比如程序申请一个20字节的内存，内存分配器会分配一个32字节的内存空间，这么做是为了减少分配次数。
在我们探究和优化Redis性能的过程中，「Redis内存碎片」是一个不可忽视的话题。
作为内存数据库，内存空间大小对于 Redis 来说是至关重要的。内存越多，意味着存储的数据也会越多。但是不知道你有没有遇到过这样的情况，明明空间很大，但是内存的使用却不是很理想。
通过 CONFIG SET maxmemory 100mb或者在 redis.conf 配置文件设置 maxmemory 100mb Redis 内存占用限制。当达到内存最大值，会触发内存淘汰策略删除数据。
今天办了健身卡，顺带健身房待了一会。真是好家伙啊！这还是工作之后第一次去健身。这段时间比较忙，没有写什么文章，就简单分享一篇还没发的存货吧！
在使用 Redis 时，我们经常会遇到这样一个问题：明明做了数据删除，数据量已经不大了，为什么使用 top 命令查看时，还会发现 Redis 占用了很多内存呢？
上周刚来了个应届小师弟，组长说让我带着，周二问了我这样一个问题：师兄啊，我用top命令看了下服务器的内存占用情况，发现Redis内存占用严重，于是我就删除了大部分不用的keys，为什么内存占用还是很严重，并没有释放呢？
公司某业务使用的Redis集群是自建的，前段时间计划将自建Redis集群迁移到购买的阿里云集群。 老集群共有 350W key，占用内存 8.8 G，DTS迁移前分析发现有近两百万的key无需迁移，于是提前删除了这两百万key。 删除key后发现redis内存竟然几乎无变化，350W key删除了两百万，怎么也得释放几G内存吧。难道删除失败了？通过比对数据发现，计划被删除的数据确实已经删除了。 为什么删除了两百万key，内存未释放呢？这个问题一直困扰着我，通过查阅资料终于弄明白了。
在做redis内存清理时我们会关注redis的实时内存占用，即通过info memory命令查看内存使用情况：
在Redis中删除数据之后，可能会出现Redis占用的内存不释放的问题，今天我们来看看这个问题。
GC ROOT , 通过引用标记来识别哪些是垃圾 GC ROOT 范围 : 被栈中声明引用的,被方法区内静态变量声明引用的 等
作为面试经历都很丰富的兄弟们，应该或多或少被问到或者自己亲身经历过这个问题，问题如下：
标记-清除分为标记和清除两个阶段，在标记阶段jvm会在需要回收的对象上面打上标记，标记阶段完成后，jvm开始执行清除动作，这个阶段会清除掉那些被标记的需要回收的对象。内存整理前后对比：黑色是存活对象，灰色是垃圾对象
used_memory_human:773.02M //数据占用了多少内存（带单位的，可读性好）
当Redis中清理了大量的Key之后原先Redis申请的内存（used_memory_rss）将继续持有而不会释放，此时查看内存信息将会看到存在大量的内存碎片。那么，Redis的内存碎片可以清理么，该如何清理呢？
CMS垃圾收集器收集详细步骤 初始标记(Stop the world) 并发标记 预清理 可被终止的预清理 重新标记(Stop the world) 并发清除 并发重置 初始标记 标记GcRoots直接可达老年对象,新生代存活对象引用的老年代对象.整个过程在JDK1.7中是单线程的在JDK1.8中是多线程的(通过CMSParallelInitialMarkEnabled参数调整)。这个过程会导致STW。 [初始标记标记的对象] 并发标记 从初始标记阶段标记过的对象开始,标记其它存活对象,这个阶段垃圾回收线程
Java 虚拟机（JVM）是 Java 程序运行的环境，而垃圾回收（GC）是 JVM 中重要的组成部分之一，负责自动回收内存，避免内存泄漏和程序崩溃。JVM 的垃圾回收算法经历了多年的发展和优化，本文将深入分析 JVM 的垃圾回收算法，包括其原理、优缺点以及应用场景。
判断Java中对象存活的算法 1.引用计数器算法： 引用计数器算法是给每个对象设置一个计数器，当有地方引用这个对象的时候，计数器+1，当引用失效的时候，计数器-1，当计数器为0的时候，JVM就认为对象不再被使用，是“垃圾”了。 引用计数器实现简单，效率高；但是不能解决循环引用问问题（A对象引用B对象，B对象又引用A对象，但是A,B对象已不被任何其他对象引用），同时每次计数器的增加和减少都带来了很多额外的开销，所以在JDK1.1之后，这个算法已经不再使用了。 2.根搜索方法： 根搜索方法是通过一些“GCRo
这种算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。
GC（Garbage Collection）垃圾回收，释放垃圾占用的空间，对堆中已经死亡或者长时间没有使用的对象进行清除和回收，防止内存泄漏。可以有效使用内存空间。
标记复制 将可用内存按容量划分为大小相等的两块,每次使用其中的一块,这一块用完了就将还存活者的对象复制到另一块上面 (新生代)
Redis作为高性能的内存数据库，在大数据量的情况下也会遇到性能瓶颈，日常开发中只有时刻谨记优化铁则，才能使得Redis性能发挥到极致。
（外部）内存碎片是一个历史悠久的 Linux 内核编程问题，随着系统的运行，页面被分配给各种任务，随着时间的推移内存会逐步碎片化，最终正常运行时间较长的繁忙系统可能只有很少的物理页面是连续的。由于 Linux 内核支持虚拟内存管理，物理内存碎片通常不是问题，因为在页表的帮助下，物理上分散的内存在虚拟地址空间仍然是连续的 （除非使用大页），但对于需要从内核线性映射区分配连续物理内存的需求来说就会变的非常困难，比如通过块分配器分配结构体对象 （在内核态很常见且频繁的操作），或对不支持 scatter/gather 模式的 DMA 缓冲器的操作等，会引起频繁的直接内存回收/规整，导致系统性能出现较大的波动，或分配失败 （在慢速内存分配路径会根据页面分配标志位执行不同的操作）。
上篇文章我们一起分析了JVM的垃圾回收机制，了解了新生代的内存模型，老年代的空间分配担保原则，并简单的介绍了几种垃圾回收器。详细内容小伙伴们可以去看一下我的上篇文章：秒懂JVM的垃圾回收机制。
Redis5.x版本继承了4.x版本的所有功能增强以及新的命令。Stream数据结构Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型，它是一个全新的支持多播的可持久化消息队列。Redis Stream的结构示意图如图1所示，它是一个可持久化的数据结构，用一个消息链表，将所有加入进来的消息都串起来。Stream数据结构具有以下特性 1、Stream中可以有多个消费者组。2、每个消费组都含有一个Last_delivered_id，指向消费组当前已消费的最后一个元素（消息）。3、每个消费组可以含有多个消费者对
关于 Redis 的运维，我的经验仅限于安装、备份，而且还是最简单的利用一些面板工具。之前很多篇文章中我都强调过，我没有 Redis 的主从及分布式的真实项目经历。经历过的流量最大的项目也只是一台 Redis 实例就抗住了。毕竟 Redis 具有号称单机单实例写入 8万/秒 ，读取 11万/秒 的能力，咱们一般的项目根本达不到啊。而且即使机器性能有差异，减一半，甚至减三分之一，3万/秒 的读取和写入的系统咱也没接触过。（最大接触到的是 3000条数据/秒 写入 List 队列）
在Java的世界里，JVM（Java虚拟机）是每个开发者的幕后英雄。它不仅负责运行Java程序，还默默地处理内存管理、垃圾回收等核心任务。但是，你知道吗？通过精心调优JVM，我们可以让它的性能发挥到极致，让应用程序运行得更加流畅和高效。本文将带你深入了解JVM调优的奥秘，让你的Java应用飞起来！
案发现场的日志： 缓存集群redis重启错误报错： 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128. 29808:M 07 Jun 09:46:32.209 # Server started, Redis version 3.0.4 2
给对象添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它的时候，计数器的值就加1；当引用失效的时候，计数器的值就减1；任何时刻计数器为0的对象是不可能再被引用的。
这篇文章主要概括的聊一聊GC，大概知道有哪些知识点或使用的时候需要注意什么。讲GC的文章一抓一大把，我就挑几个我个人比较有兴趣的地方分享一下。
介绍：给对象添加一个引用计数器，每当一个地方引用它时，数据器加1；当引用失效时，计数器减1；计数器为0的即可被回收。
JVM可以说是为了Java开发人员屏蔽了很多复杂性，让Java开发的变的更加简单，让开发人员更加关注业务而不必关心底层技术细节，这些复杂性包括内存管理，垃圾回收，跨平台等,今天我们主要看看JVM的垃圾回收机制是怎么运行的，希望能够帮到大家，
Redis也是对外服务，所以Google四个黄金指标同样适用，还从延迟、流量、错误、饱和度分析Redis关键指标。
作者：kevine 前言 在 Redis 的实际使用过程中，我们经常会面对以下的场景： 在 Redis 上执行同样的命令，为什么有时响应很快，有时却很慢； 为什么 Redis 执行 GET、SET、DEL 命令耗时也很久； 为什么我的 Redis 突然慢了一波，之后又恢复正常了； 为什么我的 Redis 稳定运行了很久，突然从某个时间点开始变慢了。 这时我们还是需要一个全面的排障流程，不能无厘头地进行优化；全面的排障流程可以帮助我们找到真正的根因和性能瓶颈，以及实施正确高效的优化方案。 这篇文章我们就从可能
Redis变慢排查的上一篇，我们是基于Redis命令为入口，比如命令使用不得当，bigkey问题，以及集中过期问题来看现象和如何进行优化处理的，认真读过的同学想必大家对这些现象和处理方式有了比较深的印象。
Redis 中 key 的过期删除策略 内存碎片如何产生 碎片率的意义 如何清理内存碎片 内存淘汰触发的最大内存 有哪些内存淘汰策略 内存淘汰算法 LRU LFU 1、定时删除 2、惰性删除 3、定期删除 Redis 中过期删除策略 从库是否会脏读主库创建的过期键 前言 Redis 中 key 的过期删除策略 内存淘汰机制 为什么数据删除后内存占用还是很高 总结 参考 Redis 中 key 的过期删除策略 ◆ 前言 Redis 中的 key 设置一个过期时间，在过期时间到的时候，Redis 是如何清除这个
这时我们还是需要一个全面的排障流程，不能无厘头地进行优化；全面的排障流程可以帮助我们找到真正的根因和性能瓶颈，以及实施正确高效的优化方案
思想： 标记清除算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象，标记的方法就是可达性分析算法。
在C#中，数组是一种常见的数据结构，用于存储一系列相同类型的元素。在使用数组时，一个关键的方面是内存管理。当我们创建数组时，系统需要分配一块内存来存储数组元素，并在数组不再需要时释放这些内存，以避免内存泄漏和提高系统资源利用率。然而，频繁的数组创建和销毁操作可能导致内存碎片化，降低程序的性能。为了解决这个问题，C#引入了ArrayPool类，它允许我们更有效地管理数组的内存。 ArrayPool是.NET Framework中的一个工具类，用于更有效地管理数组的内存分配和释放。它的主要目的是减少由于频繁创建和销毁数组而导致的性能损失。通过ArrayPool，我们可以重复使用已分配的数组，而不是不断地创建新的数组。这样一来，我们可以避免在堆上频繁分配小块内存，减少GC的负担，提高程序性能。
在某一内存空间中，Java程序制造了很多对象被引用，有的对象还引用别的对象，中途有对象不被需要了就没有指向他的引用了，这些没有引用指向的东西就是垃圾。
我们知道物理内存是以页为单位进行管理的，每个内存页大小默认是4K（大页除外）。申请物理内存时，一般都是按顺序分配的，但释放内存的行为是随机的。随着系统运行时间变长后，将会出现以下情况：
GC Roots是垃圾回收器的起点,直接或间接地与GC Roots相关的对象就不会被回收。主要的GC Roots有:
前言 在之前的文章《Java面试通关宝典（一）》和《Java面试通关宝典（二）》中，沉思君为大家介绍了部分常见的面试题，涵盖Java基础、web基础和多线程，如果看了参考答案还有疑问的朋友，可以申请进群探讨，进群方式请见文末。好了，废话不多说，接下来我们继续探讨更多有趣的面试题。 面试题精选 1.说说你知道的Java中的垃圾回收算法 在介绍垃圾回收算法之前，有必要先说一下JVM中是怎样定义“垃圾”的，或者说对象达到什么条件会被标记为“垃圾”进而被回收。JVM中标记对象已死的常见算法有2种：引用计数算法和可
当前商业虚拟机的垃圾收集器，大多数都遵循了 “分代收集”（Generational Collection）的理论进行设计，分代收集名为理论，实质是一套符合大多数程序运行实际情况的经验法则，分代收集理论它建立在两个分代假说之上：
谈谈对CMS的认知？ CMS(concurrent mark sweep)在jdk1.5中已经开始使用了,2004年9月30日,JDK1.5发布。CMS设计的目标就是获取最低停顿时间(stop the world停顿时间),它是基于标记-清除算法实现的。常用的场景是互联网网站(对服务响应要求较高),它是一个老年代垃圾收集器,可以和Serial收集器,Parallel New收集器配合使用。当并行模式(concurrent mode failure)失败时CMS会退化成Serial Old. CMS收集器的工
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