回收Redis碎片化回收实现资源优化（redis碎片化）

回收Redis碎片化回收实现资源优化

Redis是一种常见的key-value存储系统，在使用过程中经常需要进行回收以优化内存使用，特别是当碎片化发生时，回收就变得更加重要。本文将介绍Redis碎片化回收的实现方法以及如何优化资源使用。

Redis碎片化的定义

Redis中存储的数据可以分为两类，一类是大块数据，例如使用hash结构存储的大的对象，另一类是由许多小块数据组成的数据。当大块数据比较少时，剩下的空间就会分成小块数据存储，这时如果数据的大小不同，就会导致空间的碎片化。例如，当存储了一些大小相差较大的字符串的时候，就会出现这种情况。

碎片化比较严重时，会造成内存使用率变低，也会导致Redis的性能下降。因此，我们需要定期进行碎片化回收，以优化内存使用。

碎片化回收的实现方法

回收Redis碎片化通常有两种方法:重建和整理。

重建

重建是指将整个Redis中的数据全部取出，再逐个重新插入到Redis中。由于需要将所有数据都重新插入，所以这种方法比较耗时且可能会引起业务停顿。

代码实现：

“`python

def rebuild_redis():

# 获取redis中的所有key

keys = redis.keys(“*”)

# 遍历key并删除

for key in keys:

redis.delete(key)

# 重新插入所有数据

for item in datas:

redis.set(item[‘key’], item[‘value’])


整理

整理是指将当前存储的数据进行整理，将大小相近的数据合并，从而减少碎片化。这种方法一般需要一定的时间，但它不会影响业务的正常运行。

代码实现：

```python
def tidy_redis():
    # 获取redis中所有的key-value
    items = redis.items()
    # 对所有value按照大小进行排序
    items_sorted = sorted(items, key=lambda item: len(item[1]))
    # 逐个整理
    for idx, item in enumerate(items_sorted[:-1]):
        if len(item[1]) == len(items_sorted[idx + 1][1]):
            continue
        # 找到大小相近的value并合并
        for jdx, cmp_item in enumerate(items_sorted[idx + 1:]):
            if abs(len(item[1]) - len(cmp_item[1])) > 1024:
                break
            redis.append(item[0], cmp_item[1])
            redis.delete(cmp_item[0])