2026-01-22 13:19:47 +08:00

7.4 KiB

Raw Blame History

Redis 内存优化指南

问题诊断

1. 检查当前 Redis 内存使用情况

# 连接到 Redis
redis-cli

# 查看内存使用情况
INFO memory

# 查看所有 key 数量
DBSIZE

# 查看各类型 key 数量分布
redis-cli --scan --pattern '*' | awk -F: '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -nr

# 查看最占内存的 key
redis-cli --bigkeys

# 查看没有过期时间的 key
redis-cli --scan | xargs -L 1 redis-cli TTL | grep -c '^-1$'

2. 主要内存占用来源分析

项目中的 Redis 使用场景:

Token 缓存 (login_tokens:*) - 用户登录令牌，默认30分钟
验证码缓存 (captcha_codes:*) - 验证码，默认2分钟
字典缓存 (sys_dict:*) - 系统字典数据
用户缓存 (sys_user_cache:*) - 用户信息缓存
限流计数器 (rate_limit:*) - 接口限流
WebSocket 消息缓存 (websocket:messages:*) - 最近消息，30分钟过期
业务数据缓存 - 位置数据、航班通知等

优化方案

方案 1: 为所有缓存设置合理的过期时间

修改 RedisCache.java，添加默认过期时间:

// 建议配置
private static final long DEFAULT_EXPIRE_TIME = 3600; // 默认1小时
private static final TimeUnit DEFAULT_TIME_UNIT = TimeUnit.SECONDS;

public <T> void setCacheObject(final String key, final T value) {
    // 设置默认过期时间，避免数据永久保存
    redisTemplate.opsForValue().set(key, value, DEFAULT_EXPIRE_TIME, DEFAULT_TIME_UNIT);
}

方案 2: 优化业务缓存策略

2.1 优化 activeMovingObjectsCache

该缓存是内存级别(ConcurrentHashMap)，不占用 Redis，但需要定期清理过期数据:

// DataCollectorService.java 添加清理逻辑
@Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟清理一次
public void cleanupInactiveObjects() {
    long now = System.currentTimeMillis();
    long inactiveThreshold = 300000; // 5分钟无更新视为不活跃

    activeMovingObjectsCache.entrySet().removeIf(entry -> {
        MovingObject obj = entry.getValue();
        return (now - obj.getLastUpdateTime()) > inactiveThreshold;
    });
}

2.2 减少 WebSocket 消息缓存大小和时间

// MessageCacheService.java
private static final int MAX_CACHED_MESSAGES = 50; // 从100减少到50
private static final Duration CACHE_EXPIRY = Duration.ofMinutes(10); // 从30分钟减少到10分钟

方案 3: 配置 Redis 内存限制和淘汰策略

在 application-dev.yml 添加 Redis 配置:

spring:
  data:
    redis:
      # Redis 最大内存限制 (建议根据服务器内存设置)
      # 生产环境建议 1-2GB，开发环境 256-512MB
      maxmemory: 512mb

      # 内存淘汰策略
      # volatile-lru: 从设置了过期时间的key中使用LRU算法淘汰
      # allkeys-lru: 从所有key中使用LRU算法淘汰
      # volatile-ttl: 从设置了过期时间的key中淘汰即将过期的
      # noeviction: 不淘汰，内存满时返回错误
      maxmemory-policy: volatile-lru

或者直接修改 Redis 配置文件 redis.conf:

# 设置最大内存 (512MB)
maxmemory 512mb

# 设置淘汰策略
maxmemory-policy volatile-lru

# 启用持久化优化
save ""  # 关闭 RDB，减少内存峰值
appendonly no  # 如果不需要持久化，可以关闭 AOF

应用配置后重启 Redis:

# macOS (如果使用 Homebrew)
brew services restart redis

# 或直接使用配置文件启动
redis-server /usr/local/etc/redis.conf

方案 4: 优化具体缓存使用

4.1 Token 缓存优化

// TokenService.java - 确保 token 设置了过期时间
int expireTime = 30; // 30分钟
redisCache.setCacheObject(tokenKey, loginUser, expireTime, TimeUnit.MINUTES);

4.2 字典缓存优化

// DictUtils.java - 字典数据可以设置较长过期时间
public static void setDictCache(String key, List<SysDictData> dictDatas) {
    redisCache.setCacheObject(getCacheKey(key), dictDatas, 24, TimeUnit.HOURS);
}

4.3 限流计数器优化

// RateLimiterAspect.java - 限流计数器确保有过期时间
// Lua 脚本已经处理，无需修改

方案 5: 添加定期清理任务

创建定时任务清理过期或无用的缓存:

@Component
public class RedisCacheCleanupTask {

    @Autowired
    private RedisCache redisCache;

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    // 每天凌晨2点清理
    @Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?")
    public void cleanupExpiredCache() {
        log.info("开始清理 Redis 过期缓存");

        // 清理临时数据
        cleanupPattern("captcha_codes:*");

        // 清理过期的 WebSocket 消息 (已自动过期)

        // 清理不活跃用户缓存 (超过7天未登录)
        cleanupInactiveUsers();

        log.info("Redis 缓存清理完成");
    }

    private void cleanupPattern(String pattern) {
        Collection<String> keys = redisCache.keys(pattern);
        if (keys != null && !keys.isEmpty()) {
            keys.forEach(key -> {
                Long ttl = redisTemplate.getExpire(key, TimeUnit.SECONDS);
                if (ttl == null || ttl == -1) {
                    // 没有设置过期时间的 key，设置默认过期时间
                    redisTemplate.expire(key, 1, TimeUnit.HOURS);
                }
            });
        }
    }

    private void cleanupInactiveUsers() {
        // 实现逻辑
    }
}

实施步骤

立即执行 (紧急)

设置 Redis 内存限制 (防止 OOM):

redis-cli CONFIG SET maxmemory 512mb
redis-cli CONFIG SET maxmemory-policy volatile-lru

清理当前 Redis 数据 (谨慎操作):

# 查看当前内存使用
redis-cli INFO memory

# 清理所有数据 (注意: 会清空所有缓存)
redis-cli FLUSHDB

# 或者只清理特定模式的 key
redis-cli --scan --pattern 'websocket:messages:*' | xargs redis-cli DEL

短期优化 (1-2天)

修改 RedisCache.java 添加默认过期时间
优化 MessageCacheService.java 缓存参数
添加 Redis 配置到 application.yml
为 activeMovingObjectsCache 添加清理逻辑

长期优化 (1周内)

创建 RedisCacheCleanupTask 定时清理任务
审查所有 setCacheObject 调用，确保设置了过期时间
实施 Redis 监控和告警
考虑使用 Redis 集群或分离缓存存储

监控建议

添加 Redis 监控

@Component
public class RedisMonitor {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Scheduled(fixedRate = 300000) // 每5分钟
    public void monitorMemoryUsage() {
        Properties info = redisTemplate.getRequiredConnectionFactory()
            .getConnection()
            .info("memory");

        String usedMemory = info.getProperty("used_memory_human");
        String maxMemory = info.getProperty("maxmemory_human");

        log.info("Redis Memory Usage: {} / {}", usedMemory, maxMemory);

        // 内存使用超过80%时告警
        // 实现告警逻辑
    }
}

预期效果

实施以上优化后，预期:

Redis 内存占用降低 50-70%
内存使用稳定在设置的上限以内
不会出现内存持续增长的情况
系统性能不会受到明显影响

注意事项

生产环境操作前务必备份
Redis 配置修改需要重启服务
FLUSHDB 会清空所有缓存，可能导致短暂性能下降
监控内存使用情况，及时调整策略

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