메모리 최적화 — 인코딩 최적화와 메모리 프로파일링

# 특정 키의 메모리 사용량 (바이트)
127.0.0.1:6379> MEMORY USAGE user:1001
(integer) 72

# 중첩 자료구조는 샘플 수를 지정할 수 있음
127.0.0.1:6379> MEMORY USAGE big-hash SAMPLES 5
(integer) 23480

# SAMPLES 0이면 전체 요소를 순회 (정확하지만 느림)
127.0.0.1:6379> MEMORY USAGE big-hash SAMPLES 0
(integer) 23516

# 메모리 관련 문제 진단
127.0.0.1:6379> MEMORY DOCTOR
"Sam, I have a few reports for you..."

# 상세 메모리 통계
127.0.0.1:6379> MEMORY STATS
# peak.allocated, total.allocated, dataset.bytes 등

# 타입별 가장 큰 키 스캔
redis-cli --bigkeys

# 출력 예시
# Biggest string found 'session:abc123' has 10240 bytes
# Biggest hash found 'user:profile:5001' has 512 fields
# Biggest list found 'queue:emails' has 100000 items

# 메모리 기준으로 정렬 (Redis 7.0+)
redis-cli --memkeys

# Hash: 필드 수 128개 이하, 값 크기 64바이트 이하 → listpack
hash-max-listpack-entries 128
hash-max-listpack-value 64

# List: 요소 128개 이하, 값 크기 64바이트 이하 → listpack
list-max-listpack-size -2

# Set: 정수만 포함하고 128개 이하 → intset
set-max-intset-entries 128
# 문자열 포함 시 128개 이하, 64바이트 이하 → listpack
set-max-listpack-entries 128
set-max-listpack-value 64

# Sorted Set: 128개 이하, 64바이트 이하 → listpack
zset-max-listpack-entries 128
zset-max-listpack-value 64

127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING user:1001
"listpack"   # compact 인코딩 — 좋음

127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING user:bigdata
"hashtable"  # 일반 인코딩 — 메모리 사용량이 많음

# 나쁜 예 — 키 이름만으로도 메모리 낭비
user:profile:information:12345 → 33바이트

# 좋은 예 — 읽을 수 있는 수준에서 축약
u:p:12345 → 9바이트

# 비효율적 — 각 키마다 Redis 오브젝트 오버헤드 발생
SET user:1001:name "Alice"
SET user:1001:email "alice@example.com"
SET user:1001:age "30"

# 효율적 — 하나의 Hash로 묶기
HSET user:1001 name "Alice" email "alice@example.com" age "30"

# 사용자 ID를 100 단위로 버킷팅
def get_bucket_key(user_id):
    bucket = user_id // 100
    return f"users:{bucket}"

def get_field(user_id):
    return str(user_id % 100)

# user_id 12345 → 키: users:123, 필드: 45
# 각 버킷에 최대 100개 필드 → listpack 유지

127.0.0.1:6379> INFO memory
# used_memory: 실제 데이터에 사용된 메모리
# used_memory_rss: OS가 Redis에 할당한 물리 메모리
# mem_fragmentation_ratio: RSS / used_memory

# 활성화
CONFIG SET activedefrag yes

# 세부 설정
CONFIG SET active-defrag-enabled yes
CONFIG SET active-defrag-ignore-bytes 100mb      # 100MB 미만이면 무시
CONFIG SET active-defrag-threshold-lower 10      # 단편화 10% 이상일 때 시작
CONFIG SET active-defrag-threshold-upper 100     # 100% 이상이면 최대 노력
CONFIG SET active-defrag-cycle-min 1             # CPU 사용 최소 1%
CONFIG SET active-defrag-cycle-max 25            # CPU 사용 최대 25%

# rma(redis-memory-analyzer) 설치
pip install rma

# 실행 — 키 패턴별 메모리 사용량 분석
rma -s localhost -p 6379

# 출력 예시
# Match    | Count  | Avg Size | Total Size
# user:*   | 50000  | 128 B    | 6.1 MB
# session:*| 10000  | 1.2 KB   | 11.7 MB
# cache:*  | 5000   | 4.5 KB   | 21.9 MB

# redis-cli의 --memkeys (Redis 7.0+)
redis-cli --memkeys --memkeys-samples 100

# Redis Insight (GUI 도구)
# 메모리 분석 대시보드 제공

10개 필드 Hash (listpack):  ~200 bytes
10개 필드 Hash (hashtable): ~800 bytes → 4배 차이

100개 String 키:           ~10,000 bytes
1개 Hash에 100개 필드:      ~2,500 bytes → 4배 절약