在 redis 集群中设置内存限制需要为每个节点单独配置 maxmemory 参数。以下是详细的操作指南:
设置步骤
1. 连接到每个集群节点
# 获取所有集群节点信息 redis-cli -c cluster nodes # 示例输出: d1861060fe6a534d42d8a19aeb36600e18785e04 127.0.0.1:7001@17001 master - 0 1620000000000 1 connected 0-5460 289279eb7dbfa1b2d5e7e9c3e8d4f5a6b7c8d9e0 127.0.0.1:7002@17002 master - 0 1620000000000 2 connected 5461-10922
2. 为每个节点设置 maxmemory
# 连接到第一个节点 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7001 # 设置 2gb 内存限制 127.0.0.1:7001> config set maxmemory 2gb ok # 设置淘汰策略(推荐 allkeys-lru) 127.0.0.1:7001> config set maxmemory-policy allkeys-lru ok # 验证设置 127.0.0.1:7001> config get maxmemory 1) "maxmemory" 2) "2147483648" # 对其他节点重复相同操作
3. 修改配置文件(永久生效)
在每个节点的 redis.conf 文件中添加:
# 设置最大内存为 2gb maxmemory 2gb # 设置内存淘汰策略 maxmemory-policy allkeys-lru # 集群模式特定配置 cluster-enabled yes cluster-node-timeout 15000 cluster-config-file nodes.conf
4. 批量设置脚本
#!/bin/bash
# 节点列表
nodes=(
"127.0.0.1:7001"
"127.0.0.1:7002"
"127.0.0.1:7003"
"127.0.0.1:7004"
"127.0.0.1:7005"
"127.0.0.1:7006"
)
memory_limit="2gb" # 内存限制
policy="allkeys-lru" # 淘汰策略
for node in "${nodes[@]}"; do
ip=${node%:*}
port=${node#*:}
echo "configuring $ip:$port"
redis-cli -h $ip -p $port config set maxmemory $memory_limit
redis-cli -h $ip -p $port config set maxmemory-policy $policy
redis-cli -h $ip -p $port config rewrite
# 验证配置
redis-cli -h $ip -p $port config get maxmemory
redis-cli -h $ip -p $port config get maxmemory-policy
done集群内存管理最佳实践
1. 内存分配策略
| 节点类型 | 推荐内存比例 | 说明 |
|---|---|---|
| 主节点 | 70-80% 系统内存 | 存储实际数据 |
| 从节点 | 等同主节点 | 保证故障转移能力 |
| 集群管理节点 | 1-2gb | 运行集群管理进程 |
2. 监控关键指标
# 查看集群内存使用概览 redis-cli -c --cluster check 127.0.0.1:7001 # 检查单个节点内存 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7001 info memory
关键指标:
- used_memory_human:当前使用内存
- maxmemory_human:配置的最大内存
- mem_fragmentation_ratio:内存碎片率
- evicted_keys:因内存不足被淘汰的键数量
3. 内存优化技巧
使用 hash 分片:
# 大键分片示例 hset user:1000 profile:basic "name,age" hset user:1000 profile:contact "email,phone"
启用内存压缩:
# redis.conf hash-max-ziplist-entries 512 hash-max-ziplist-value 64 list-max-ziplist-size -2
定期执行内存整理:
# redis 4.0+ 内存碎片整理 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7001 memory purge
4. 集群扩容策略
当内存使用超过 80% 时考虑扩容:
# 添加新节点 redis-cli --cluster add-node 127.0.0.1:7007 127.0.0.1:7001 # 迁移槽位 redis-cli --cluster reshard 127.0.0.1:7001
高级配置
1. 不同节点设置不同内存限制
# 高负载节点设置更大内存 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7001 config set maxmemory 4gb # 低负载节点设置较小内存 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7002 config set maxmemory 1gb
2. 动态调整策略
#!/bin/bash
# 自动调整内存脚本
threshold=90 # 内存使用阈值%
for node in "${nodes[@]}"; do
ip=${node%:*}
port=${node#*:}
# 获取内存使用率
usage=$(redis-cli -h $ip -p $port info memory | grep -op 'mem_allocated_percent:\k\d+')
if [ $usage -gt $threshold ]; then
# 增加 10% 内存
current_mem=$(redis-cli -h $ip -p $port config get maxmemory | tail -1)
new_mem=$((current_mem * 11 / 10))
redis-cli -h $ip -p $port config set maxmemory $new_mem
echo "increased memory on $ip:$port to $new_mem"
fi
done3. 使用 redis 模块优化内存
# 加载内存优化模块 loadmodule /path/to/redisbloom.so loadmodule /path/to/redisearch.so # 使用 bloom 过滤器 bf.reserve users 0.01 1000000
故障排除
常见问题及解决方案
| 问题 | 症状 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 内存不足 | oom command not allowed 错误 | 增加 maxmemory 或优化数据结构 |
| 高内存碎片 | mem_fragmentation_ratio > 1.5 | 执行 memory purge 或重启节点 |
| 淘汰率过高 | evicted_keys 快速增加 | 调整淘汰策略或增加内存 |
| 槽位不均衡 | 部分节点内存使用率高 | 重新分配槽位 redis-cli --cluster rebalance |
诊断命令
# 查找内存消耗大的键 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7001 --bigkeys # 内存分析 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7001 memory stats # 监控淘汰事件 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7001 monitor | grep evicted
生产环境建议
监控系统:
使用 prometheus + grafana 监控集群内存使用
设置警报规则(内存 > 85% 时报警)
备份策略:
# 定期备份集群配置 redis-cli cluster nodes > cluster-backup-$(date +%f).txt
安全配置:
# redis.conf rename-command config "redisconfig" requirepass "strongpassword" masterauth "replicationpassword"
滚动重启:
# 安全重启集群节点 for port in {7001..7006}; do redis-cli -h 127.0.0.1 -p $port cluster failover takeover redis-cli -h 127.0.0.1 -p $port shutdown sleep 5 redis-server /path/to/redis-$port.conf sleep 10 done
配置示例文件
redis-cluster-node.conf:
# 基本配置 port 7001 cluster-enabled yes cluster-config-file nodes.conf cluster-node-timeout 15000 # 内存管理 maxmemory 4gb maxmemory-policy allkeys-lru # 持久化 appendonly yes appendfilename "appendonly.aof" aof-rewrite-incremental-fsync yes # 安全 requirepass "your_strong_password" masterauth "replication_password" # 优化 hash-max-ziplist-entries 512 hash-max-ziplist-value 64 activerehashing yes
总结
在 redis 集群中设置 maxmemory 的关键点:
- 单独配置:每个节点需要单独设置内存限制
- 统一策略:建议所有节点使用相同的淘汰策略
- 动态调整:根据负载情况动态调整内存限制
- 监控预警:实时监控内存使用,设置预警阈值
- 定期优化:使用内存整理和数据结构优化减少碎片
- 容量规划:当内存使用超过 80% 时考虑扩容
通过合理配置 maxmemory 和淘汰策略,可以确保 redis 集群在高负载下稳定运行,防止内存溢出导致的系统崩溃。同时结合监控和自动化工具,可以实现内存使用的动态管理和优化。
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