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Redis采用不同内存分配器碎片率对比

作者:nosqlfan on 星期一, 十一月 28, 2011 · 3条评论 【阅读:2,927 次】

我们知道Redis并没有自己实现内存池,没有在标准的系统内存分配器上再加上自己的东西。所以系统内存分配器的性能及碎片率会对Redis造成一些性能上的影响。

在Redis的 zmalloc.c 源码中,我们可以看到如下代码:

48 /* Explicitly override malloc/free etc when using tcmalloc. */
49 #if defined(USE_TCMALLOC)
50 #define malloc(size) tc_malloc(size)
51 #define calloc(count,size) tc_calloc(count,size)
52 #define realloc(ptr,size) tc_realloc(ptr,size)
53 #define free(ptr) tc_free(ptr)
54 #elif defined(USE_JEMALLOC)
55 #define malloc(size) je_malloc(size)
56 #define calloc(count,size) je_calloc(count,size)
57 #define realloc(ptr,size) je_realloc(ptr,size)
58 #define free(ptr) je_free(ptr)
59 #endif

从上面的代码中我们可以看到,Redis在编译时,会先判断是否使用tcmalloc,如果是,会用tcmalloc对应的函数替换掉标准的libc中的函数实现。其次会判断jemalloc是否使得,最后如果都没有使用才会用标准的libc中的内存管理函数。

而在最新的2.4.4版本中,jemalloc已经作为源码包的一部分包含在源码包中,所以可以直接被使用。而如果你要使用tcmalloc的话,是需要自己安装的。

下面简单说一下如何安装tcmalloc包,tcmalloc是google-proftools中的一部分,所以我们实际上需要安装google-proftools。如果你是在64位机器上进行安装,需要先安装其依赖的libunwind库。

wget http://download.savannah.gnu.org/releases/libunwind/libunwind-0.99-alpha.tar.gz
tar zxvf libunwind-0.99-alpha.tar.gz
cd libunwind-0.99-alpha/
CFLAGS=-fPIC ./configure
make CFLAGS=-fPIC
make CFLAGS=-fPIC install

然后再进行google-preftools的安装:

wget http://google-perftools.googlecode.com/files/google-perftools-1.8.1.tar.gz
tar zxvf google-perftools-1.8.1.tar.gz
cd google-perftools-1.8.1/
./configure  --disable-cpu-profiler --disable-heap-profiler --disable-heap-checker --disable-debugalloc --enable-minimal
make && make install  

sudo echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/usr_local_lib.conf  #如果没有这个文件,自己建一个
sudo /sbin/ldconfig

然后再进行Redis的安装,在make时指定相应的参数以启用tcmalloc

$ curl -O http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz
$ tar xzvf redis-2.4.4.tar.gz
$ cd redis-2.4.4
$ make USE_TCMALLOC=yes FORCE_LIBC_MALLOC=yes
$ sudo make install

再启动Redis后通过info命令就能看到使用的内存分配器了。

下面回到本文的主题,对于tcmalloc,jemalloc和libc对应的三个内存分配器。其性能和碎片率如何呢?下面是一个简单测试结果,使用Redis自带的redis-benchmark写入等量数据进行测试,数据摘自采用不同分配器时Redis info信息。我们可以看到,采用tcmalloc时碎片率是最低的,为1.01,jemalloc为1.02,而libc的分配器碎片率为1.31,如下所未:

used_memory:708391440
used_menory_human:675.57M
used_memory_rss:715169792
used_memory_peak:708814040
used_memory_peak_human:675.98M
mem_fragmentation_ratio:1.01
mem_allocator:tcmalloc-1.7

used_memory:708381168
used_menory_human:675.56M
used_memory_rss:723587072
used_memory_peak:708803768
used_memory_peak_human:675.97M
mem_fragmentation_ratio:1.02
mem_allocator:jemalloc-2.2.1

used_memory:869000400
used_menory_human:828.74M
used_memory_rss:1136689152
used_memory_peak:868992208
used_memory_peak_human:828.74M
mem_fragmentation_ratio:1.31
mem_allocator:libc

上面的测试数据都是小数据,也就是说单条数据并不大,下面我们尝试设置benchmark的-d参数,将value值调整为1k大小,测试结果发生了一些变化:

used_memory:830573680
used_memory_human:792.10M
used_memory_rss:849068032
used_memory_peak:831436048
used_memory_peak_human:792.92M
mem_fragmentation_ratio:1.02
mem_allocator:tcmalloc-1.7

used_memory:915911024
used_memory_human:873.48M
used_memory_rss:927047680
used_memory_peak:916773392
used_memory_peak_human:874.30M
mem_fragmentation_ratio:1.01
mem_allocator:jemalloc-2.2.1

used_memory:771963304
used_memory_human:736.20M
used_memory_rss:800583680
used_memory_peak:772784056
used_memory_peak_human:736.98M
mem_fragmentation_ratio:1.04
mem_allocator:libc

可以看出,在分配大块内存和小块内存上,几种分配器的碎片率差距还是比较大的,大家在使用Redis的时候,还是尽量用自己真实的数据去做测试,以选择最适合自己数据的分配器。
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分类 Redis · tag allocator, jemalloc, Redis, tcmalloc

    3条评论
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    11条腾讯微博

    Binzhang
    Binzhang

    听说Redis是单线程的(核心部分),如果是的话,不同的malloc差距不会太大;如果是多线程分配内存的话,差距会更明显
    2011年12月20日回复
    memories_on
    memories_on

    只用内存分配器的话 tcmalloc是不需要依赖libunwind configure参数似乎是tcmalloc-minimal
    5月14日回复
    hover
    hover

    看来碎片率都相差还是不大,还有一个关键的因素要注意,那就是分配的效率?
    redis中没有缓存,甚至连最常用的robj对象分配都是直接zmalloc,这几个那个效率更高,内部是否做了缓存?
    单线程是为了不想为同步数据而牺牲效率吧!
    6月1日回复

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