面试官：讲讲Redis的虚拟内存？

发布时间：2025-11-04 12:32:00 来源：创站工坊 作者：系统运维

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写在前面

Redis作为分布式缓存的面试标配，在开发分布式和微服务系统时被广泛应用。官讲但是拟内，很少有小伙伴会去了解有关Redis的面试虚拟内存。这不，官讲一哥们出去面试就被问到这个问题。拟内今天，我们就一起来聊聊Redis的虚拟内存。

关于Redis

与大多数的NoSQL数据库一样，Redis同样遵循了Key/Value数据存储模型。但是在有些情况下，Redis会将Keys/Values保存在内存中以提高数据查询和数据修改的效率，但是香港云服务器，这种方式也不是最优的。我们可以进一步优化，尽量在内存中只保留Keys的数据，这样可以保证数据检索的效率，而Values数据在很少使用的时候则可以被持久化到磁盘。

在实际的应用中，大约只有10%的Keys属于相对比较常用的键，这样Redis就可以通过虚拟内存将其余不常用的Keys和Values持久化到磁盘上，而一旦这些被持久化的Keys或Values需要被读取时，Redis则将其再次读回到主内存中。

应用场景

对于大多数数据库而言，最为理想的运行方式就是将所有的数据都加载到内存中，而之后的查询操作则可以完全基于内存数据完成。但是，在现实中这样的场景并不多，更多的服务器托管情况则是只有部分数据可以被加载到内存中。

在Redis中，有一个非常重要的概念，即keys一般不会被交换，所以如果你的数据库中有大量的keys，其中每个key仅仅关联很小的value，那么这种场景就不是非常适合使用虚拟内存。如果恰恰相反，数据库中只是包含少量的keys，而每一个key所关联的value却非常大，那么这种场景对于使用虚拟内存就非常合适了。

在实际的应用中，为了能让虚拟内存更为充分的发挥作用以帮助我们提高系统的运行效率，我们可以将带有很多较小值的Keys合并为带有少量较大值的Keys。其中最主要的方法就是将原有的Key/Value模式改为基于Hash的模式，云南idc服务商这样可以让很多原来的Keys成为Hash中的属性。

配置Redis虚拟内存

(1)在配置文件中添加以下配置项，以使当前Redis服务器在启动时打开虚拟内存功能。

(2)在配置文件中设定Redis最大可用的虚拟内存字节数。如果内存中的数据大于该值，则有部分对象被持久化到磁盘中，其中被持久化对象所占用的内存将被释放，直到已用内存小于该值时才停止持久化。

Redis的交换规则是尽量考虑"最老"的数据，即最长时间没有使用的数据将被持久化。如果两个对象的age相同，那么Value较大的数据将先被持久化。需要注意的是，Redis不会将Keys持久化到磁盘，因此如果仅仅keys的数据就已经填满了整个虚拟内存，那么这种数据模型将不适合使用虚拟内存机制，或者是将该值设置的更大，以容纳整个Keys的数据。在实际的应用，如果考虑使用Redis虚拟内存，我们应尽可能的分配更多的内存交给Redis使用，以避免频繁的将数据持久化到磁盘上。

(3)在配置文件中设定页的数量及每一页所占用的字节数。为了将内存中的数据传送到磁盘上，我们需要使用交换文件。这些文件与数据持久性无关，Redis会在退出前会将它们全部删除。由于对交换文件的访问方式大多为随机访问，因此建议将交换文件存储在固态磁盘上，这样可以大大提高系统的运行效率。

在上面的配置中，Redis将需要持久化的文件划分为vm-pages个页，其中每个页所占用的字节为vm-page-size，那么Redis最终可用的交换文件大小为：vm-pages * vm-page-size。由于一个value可以存放在一个或多个页上，但是一个页不能持有多个value，鉴于此，我们在设置vm-page-size时需要充分考虑Redis的该特征。

(4)在Redis的配置文件中有一个非常重要的配置参数，即：

该参数表示Redis在对交换文件执行IO操作时所应用的最大线程数量。通常而言，我们推荐该值等于主机的CPU cores。如果将该值设置为0，那么Redis在与交换文件进行IO交互时，将以同步的方式执行此操作。

Redis同步数据方式对于Redis而言，如果操作交换文件是以同步的方式进行，那么当某一客户端正在访问交换文件中的数据时，其它客户端如果再试图访问交换文件中的数据，该客户端的请求就将被挂起，直到之前的操作结束为止。特别是在相对较慢或较忙的磁盘上读取较大的数据值时，这种阻塞所带来的影响就更为突兀了。

然而同步操作也并非一无是处，事实上，从全局执行效率视角来看，同步方式要好于异步方式，毕竟同步方式节省了线程切换、线程间同步，以及线程拉起等操作产生的额外开销。特别是当大部分频繁使用的数据都可以直接从主内存中读取时，同步方式的表现将更为优异。

至于最终选用哪种配置方式，最好的方式是不断的实验和调优。

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