内存分析能提取业务特点，了解业务瓶颈，发现业务Bug。比如一些用户说他们的Key并不多，但是内存却已满，分析后才发现，一个List有16G，相当于把售卖的数据都放到了同一个Key里面。业务量不多的时候没问题，业务量增加的时候，Key就已经很大了，说明当前的代码已经远远跟不上业务的发展。

内存分析方法有两种，一种在线，一种离线。一般采用离线方法，离线内存分析是把Redis的数据存下来，放到本地，不会有风险，数据可以任意操作，主要分为3步：一是生成rdb文件（bgsave），二是生成内存快照，三是分析内存快照。每一步都很简单，生成内存快照会用到一个开源的工具，Redis-rdb-tools，用来做rdb文件的分析。命令为db -c memory dump.rdb > memory.csv。生成的内存快照为csv格式，包含：

Database：数据库ID

 Type：数据类型

 Key：

 size_in_bytes：理论内存值（比实际略低）

 Encoding：编码方式

 num_elements：成员个数

 len_largest_element：最大成员长度

其中每一个Key都有六列数据，表明属于第几号数据库，这里要注意理论内存值，会比实际略低。程序员可以将生成后的快照导入到数据库，可以用sqlite，然后进行数据分析，这里简单列举几条。

查询Key个数：sqlite> select count(*) from memory;

 查询总的内存占用：sqlite> select sum(size_in_bytes) from memory;

 查询内存占用最高的10个Key：sqlite> select * from memory order by size_in_bytes desc limit 10;

 查询成员个数1000个以上的list：sqlite> select * from memory where type='list' and num_elements > 1000 ;

接下来是在线内存分析，这里以简单的Redis-cli为例，有一个-bigKeys的选项，可以把每种类型Key的最大Key找出来。

在这里再分享两个其他的内存分析问题。有时候Redis产品可能并没有多少东西，内存却满了，从而排查出来是其他方面的内存占用。一个可能是client占用内存的关系，因为用rdb分析的时候没有client，线上的很多连接都会带着一个很长的命令，Redis里面就会有缓存，dict rehash也会占用一些内存。内存分析时发现有一些哈希表的内存占据特别大，因为有些Key很少被访问，导致rehash被很少触发，中间缓存的表会一直删不掉。这里可以用一个脚本访问触发rehash，看内存是否变化，把表删掉即可。

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