Redis 内存爆了？使用 Python 分析一下哪些 Key 占用空间比较大-编程知识

Redis 内存爆了？使用 Python 分析一下哪些 Key 占用空间比较大

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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。

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文章目录

1. 前言
2. 代码与解析
- 2.1 安装依赖
- 2.2 完整代码
- 2.3 代码解析
3. Excel 分析
4. 总结

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 redisif __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 / 1024size_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。