什么是内存碎片？
Redis 存储 5GB 数据，却占用了 10GB 物理内存——多出来的 5GB 就是内存碎片。
碎片产生的原因：频繁的键值增删改操作，会在内存中留下大量「空洞」，这些空洞无法被有效利用，导致内存利用率持续下降。
第一步：检查碎片率
redis-cli info memory | grep mem_fragmentation_ratio
判断标准：
| 碎片率 | 状态 | 处理建议 |
|---|---|---|
| 1.0 ~ 1.2 | 正常 | 无需处理 |
| 1.2 ~ 1.5 | 轻度碎片 | 关注趋势 |
| > 1.5 | 需要优化 | 立即处理 |
| < 1.0 | 使用了虚拟内存 | 先解决内存不足 |
第二步：找到根因
三种常见场景：
场景一：频繁增删改
高频写入的业务（如计数器、会话存储）会产生大量碎片。优化方向：设置合理的过期时间，使用批量操作（MSET/MGET）。
场景二：数据类型选择不当
大量小 key 分散存储，碎片率高。优化方向：将相关小 key 合并为 Hash 结构。
场景三：Redis 版本过旧
Redis 4.0 以下没有自动碎片整理功能。升级到 4.0+ 是根本解决方案。
第三步：清理碎片
方案一：开启自动整理（推荐，Redis 4.0+）
redis-cli config set activedefrag yes
自动整理在后台运行，对业务影响极小（性能损耗 < 5%）。
方案二：手动重启（适合低流量时段）
# 先备份数据
redis-cli bgsave
# 等待备份完成后重启
systemctl restart redis
重启会清除所有碎片，但需要在业务低峰期操作。
预防措施
- 定期监控碎片率，设置告警阈值（建议 > 1.5 时告警）
- 避免过度优化，碎片率在 1.2 以内无需处理
- 集群规划时预留 10-20% 的内存余量
- 优先使用 Hash 结构替代大量分散的 String key