运维 Redis 的苦恼
我们都知道 Redis 是互联网产品开发中不可缺少的常备武器，速度快、数据结构丰富、简单易用是它的优点，但同时也是因为太容易用了，我们的开发同学不管什么数据、不管这数据有多大、不管数据有多少通通塞进去，要查的时候通通一把梭全取出来，你说这是多么信任 Redis 啊，运维 Redis 的同学听到这种说法一定会露出下边这种表情：
为了更好的了解我们在如何使用 Redis 除了对 Redis 做一些使用规范，还需要对线上使用的 Redis 的有充分的了解。那么问题来了：一个 Redis 的实例用了那么大的内存，里边到底存了啥？都有那些 Key？每个 Key 用了多少空间？Redis 内存使用越来越大，却不知道里面都存了啥，想要分析一次费时费力，一个搞不好还容易影响业务。
那有没有什么办法让我们安全高效的看到 Redis 内存消耗的详细报表呢？就像这样又直观又漂亮：
办法总比问题多，有需求就有解决方案。上面就是雪球 SRE 团队做出来的 Redis 数据可视化平台 RDR (Redis Data Reveal)。RDR 可以非常方便的对 Reids 的内存进行分析了解一个 Reids 里都有那些 Key，那些 Key 占用的空间是多少，占比如何，非常直观业。那么接下来聊聊我们是如何设计并实现它的。
设计思路
首先想有什么办法可以拿到 Redis 的所有数据呢？
先通过 keys * 命令，拿到所有的 key，然后根据 key 再获取所有的内容。
优点：可以不使用 redis 机器的硬盘，直接网络传输
缺点：如果key数量特别多，keys 命令可能会导致 Redis 卡住影响业务；需要对 Redis 请求非常多次，资源消耗多；遍历数据太慢
开启 aof，通过 aof 文件获取到所有数据。
优点：无需影响 Redis 服务，完全离线操作，足够安全；
缺点：有一些 Redis 实例写入频繁，不适合开启 aof，普适性不强；aof 文件有可能特别大，传输、解析起来太慢，效率低。
使用 bgsave，获取 rdb 文件，解析后获取数据。
优点：机制成熟，可靠性好；文件相对小，传输、解析效率高
缺点：bgsave 虽然会 fork 子进程，但还是有可能导致主进程卡住一段时间，对业务有产生影响的风险
以上几种方式我们评估之后，决定采用低峰期在从节点做 bgsave 获取 rdb 文件，相对安全可靠，也可以覆盖所有业务的 Redis 集群。每个实例每天在低峰期自动生成一个 rdb 文件，即使报表数据有一天的延迟也是可以接受的。
拿到了 rdb 文件就相当于拿到了 Redis 实例的所有数据，接下来就是生成报表的过程了。
解析 rdb 文件，获取到 key 和 value 的内容。
根据相对应的数据结构及内容，估算内存消耗等
统计并生成报表
逻辑很简单，所以设计思路很清晰。数据流图如下：
然后我们看下具体该如何实现，雪球 SRE 自研的组件基本都是用 GO 做的后端，所以语言选型没什么纠结，直接用 GO。
解析 RDB
按照 Redis 的协议来做就可以了，这个在 github 上各种语言基本都有相关的库，拿过来使用即可。需要注意的是语言本身的性能，对解析效率有比较大的影响。
估算内存消耗
一条记录会有哪些内存使用呢？
我们知道 Redis 的实现里面有一些基础的数据结构，就是用这些结构来实现了对外暴露的各种数据类型：比如 sds、dict、intset、zipmap、adlist、ziplist、quicklist、skiplist 等等。只要根据这条记录的数据类型，找出使用了哪些数据结构，再计算出这些基础数据结构的内存消耗，再加上数据的内存使用，以及一些额外开销比如过期时间等，就可以估算出一条记录到底使用了多少内存。
但是由于 Redis 做了非常多的优化，同样的一种数据类型，在不同场景下使用的数据结构有可能是不同的。比如 List ，比较老版本的 Redis，会根据list元素的数量来决定来使用哪种结构，较短的时候使用 adlist，长之后使用 ziplist，数值可以通过 list-max-ziplist-entries 来配置。3.2 版本以后全都使用了 quicklist。而不同结构对于内存的使用其实是有区别的，我们计算的时候也没办法拿到具体的配置，所以都按默认配置来计算，***得出的值是一个估算的值，不过也基本可以反应使用情况了。如果大家对于 Redis 使用的各种数据结构感兴趣，想了解其设计及适用场景，可以多搜索一下相关的资料以及阅读 Redis 源码。
举个计算内存使用的例子：
假如我们通过解析 rdb，获取到了一个 key 为 hello，value 为 world，类型为 string ，ttl 为 1440 的一条记录，它的内存使用是这样的：
一个 dictEntry 的消耗，因为是 redis db dict 中的一个元素
一 个 robj 的消耗，robj 是为了在同一个dict内能够存储不同类型的value，而使用的一个通用的数据结构，全名是 Redis Object
存储 key 的 sds 消耗，sds 是 Redis 中存储字符串使用的数据结构
存储过期时间消耗
存储 value 的 sds 消耗
前四项基本是存储任何一个 key 都需要消耗的，***一项根据 value 的数据结构不同而不同。
一个 dictEntry 有 2 个指针，一个 int64 的内存消耗(https://github.com/antirez/redis/blob/unstable/src/dict.h)
一个 robj 有 1 指针，一个 int，以及几个使用位域的字段共消耗 4 字节(https://github.com/antirez/redis/blob/unstable/src/server.h)
过期时间也是存储为一个 dictEntry，时间戳为 int64(https://github.com/antirez/redis/blob/unstable/src/db.c)
存储 sds 需要存储 header 以及字符串长度 +1 的空间，header 长度根据字符串长度不同也会有所不同(https://github.com/antirez/redis/blob/unstable/src/sds.h)
我们根据以上信息可以算出，向操作系统申请这些内存，真正需要多少内存。由于 redis 支持多种 malloc 算法，我们就按 jemalloc 的分配方式算，这里也是可能存在误差的点。
所以*** key 为 hello 的这条记录在 64 位操作系统上一共会消耗 92 字节。
其他类型的计算也大致是同样的思路，只不过根据不同的数据结构需要计算不同的内存消耗，计算的时候要记得考虑内存对齐的情况。还有由于 zset 的算法涉及到了随机生成层数，我们也使用同样的算法来随机，但是算出来的值肯定不是精确的，也是一个误差点。
统计计数
终于可以拿到任何一个 key 的内存使用了，哪些是最有意义最有价值的数据呢？
top N，毫无疑问***的前 N 个 key 一定是要关注的
不同数据类型的 key 数量元素数量分布以及内存使用情况
按照前缀分类，统一的前缀一般意味着某个特定的业务在使用，计算各个分类的 key 数量及内存使用情况
这几个需求实现起来也都很容易：
维护一个小顶堆来存储前 N 个***的即可，***取出堆中的数据即可
计数即可
一般都会有特定的分隔符，比如 :|._ 等字符，按照这些字符切出公共前缀再统计，同时把所有的数字都替换为0，便于分类
写在***
可以每天打开个网页就可以看到某个 Redis 实例的内存使用的详细情况，是件非常幸福的事情，Redis 的内存使用再也不是黑盒。
