标签：span github 列排序 memory; ipa 分析方法 get style val
一般会采用 bgsave 生成 dump.rdb 文件，再结合 redis-rdb-tools 和 sqlite 来进行静态分析。
BGSAVE：在后台异步(Asynchronously)保存当前数据库的数据到磁盘。
BGSAVE 命令执行之后立即返回 OK ，然后 Redis fork 出一个新子进程，原来的 Redis 进程(父进程)继续处理客户端请求，而子进程则负责将数据保存到磁盘，然后退出。
生成内存快照:redis-rdb-tools 是一个 python 的解析 rdb 文件的工具，在分析内存的时候，主要用它生成内存快照。
使用 PYPI 安装：
pip install rdbtools
使用 源码安装：
git clone https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools cd redis-rdb-tools sudo python setup.py install
rdb -c memory dump.rdb > memory.csv
生成 CSV 格式的内存报告。包含的列有：数据库 ID，数据类型，key，内存使用量(byte)，编码。内存使用量包含 key、value 和其他值。
内存使用量是理论上的近似值，在一般情况下，略低于实际值。
[ares:~/Desktop$head memory.csv database,type,key,size_in_bytes,encoding,num_elements,len_largest_element 0,string,trade.coupon.id:653601465,112,string,8,8 0,string,trade.coupon.id:631354838,112,string,8,8 0,string,trade.coupon.id:632477800,112,string,8,8 0,string,trade.coupon.id:620802294,112,string,8,8 0,string,trade.coupon.id:631432959,112,string,8,8 0,string,trade.coupon.id:632933399,112,string,8,8 0,string,trade.coupon.id:632117725,112,string,8,8 0,string,trade.coupon.id:634240609,112,string,8,8 0,string,trade.coupon.id:646317603,112,string,8,8
注：若csv文件不大，可直接用相关软件打开，以size_in_bytes列排序，可以看到大致内存使用。
SQLite版本必须是3.16.0以上。
导入memory.csv数据库：
$sqlite3 memory.db SQLite version 3.19.3 2017-06-27 16:48:08 Enter ".help" for usage hints. sqlite> create table memory(database int,type varchar(128),key varchar(128),size_in_bytes int,encoding varchar(128),num_elements int,len_largest_element varchar(128)); sqlite> .mode csv memory sqlite> .import memory.csv memory
数据导入后，可以随处理：
查询key总数：
sqlite> select count(*) from memory; 31143847
查询key总占用内存：
sqlite> select sum(size_in_bytes) from memory; 17391950414.0
查询内容占用最高的几个key：
sqlite> select key,size_in_bytes from memory order by size_in_bytes desc limit 10; key,size_in_bytes public.xx.xx:xx,7860169636 public.xx.xx:xx,3043206524 public.xx.xx:xx,1866022916 public.xx.xx:xx,420931316 public.xx.xx:idxx171118172 xx,162984940 xx,133443892 public.xx.xx:xx,80925132 public.xx.xx:xx,28340356
可以看到占用内存较高的key，做相应处理即可。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/aresxin/p/9014617.html
