Redis 内存爆了?使用 Python 分析一下哪些 Key 占用空间比较大
大家好,我是水滴~~
在这篇文章中,我们将探讨如何使用Python来分析Redis中哪些Key占用空间较大,以便识别和优化内存使用。
1. 前言
Redis是一种高性能的键值存储系统,常用于缓存、数据存储和消息队列等场景。然而,随着Redis中存储的键值对数量增多,我们可能需要了解哪些键占用了较大的内存空间。这对于优化内存使用、识别资源瓶颈以及进行容量规划非常重要。
本文将介绍如何使用Python来分析Redis中哪些键占用了较大的空间。我们将探讨如何连接Redis数据库,并使用Redis库获取键的占用大小信息。最后,我们将输出结果拷贝到Excel中对数据进一步分析。
2. 代码与解析
2.1 安装依赖
下面代码使用了 redis
第三方库,所以要提前安装它,下面是安装指令:
pip install redis
2.2 完整代码
import redis
if __name__ == '__main__':
# 获取 Redis 连接
redis_client = redis.Redis('你的host', 6379, 0, '你的password', decode_responses=True)
try:
# 获取 key 列表,并遍历
keys = redis_client.keys('*')
for key in keys:
# 获取 key 占用内存,返回的单位为字节
size = redis_client.memory_usage(key)
size_kb = size / 1024
size_mb = size_kb / 1024
# 打印 key 占用内存,使用制表符分割可以方便的粘贴到 Excel 表格中
print(f'{key}\t{size}\t{size_kb}\t{size_mb}\t')
except Exception as e:
print(e)
finally:
# 关闭 Redis 连接
redis_client.close()
执行该代码后,可以输出 key 和 其占用的空间,下面是输出示例:
key1 14906700 14557.32422 14.21613693
key2 84968 82.9765625 0.081031799
key3 88700 86.62109375 0.084590912
key4 39571 38.64355469 0.037737846
key5 6368 6.21875 0.006072998
key6 84668 82.68359375 0.080745697
key7 38839000 37928.71094 37.03975677
key8 12939 12.63574219 0.012339592
key9 12361 12.07128906 0.011788368
key10 96069 93.81738281 0.091618538
key11 988120000 964960.9375 942.3446655
key12 116036 113.3164063 0.110660553
key13 110150 107.5683594 0.105047226
key14 3960900 3868.066406 3.7774086
key15 35608 34.7734375 0.033958435
key16 359868 351.4335938 0.343196869
key17 221062000 215880.8594 210.8211517
key18 84641 82.65722656 0.080719948
key19 10152 9.9140625 0.009681702
key20 112062 109.4355469 0.106870651
2.3 代码解析
-
首选引入
redis
库; -
然后获取 Redis 连接,根据实际情况填写你的主机、密码、端口和库即可。Redis库返回的数据是以字节流(bytes)的形式呈现的,将
decode_responses
设为True
后,会自动将字节流转换为字符串,这样就无需我们手动解码了; -
接着我们使用
keys
获取key
的列表,你可以根据实际情况选择合适的匹配规则; -
遍历
key
列表,使用memory_usage
方法来获取key
占用的空间大小(以字节为单位); -
将字节转换为
KB
和MB
,然后输出。输出时中间使用制表符\t
分割,这样可以方便的拷贝至Excel中; -
最后关闭 Redis 连接。
注意:可以设置一个阀值,只有占用大小超过阀值才会被打印,这样可以起到筛选作用。
3. Excel 分析
我们可以将输出的键(key)占用大小复制到Excel进行分析。我们可以利用Excel的排序和筛选功能,对键进行排序或筛选,以便找出占用空间最大或其他特定条件的键。
下图是将输出的数据粘贴到Excel中的效果:
4. 总结
使用Python和Redis客户端库,我们可以轻松地分析Redis中哪些Key占用空间较大。通过识别和优化占用大量内存的Key,我们可以更有效地管理Redis的内存使用,并避免内存耗尽的问题。优化内存使用有助于提高Redis的性能和稳定性,使其能够处理更大规模的数据和负载。
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