背景
最近發現專案中用的 redis 記憶體消耗很大（但是印象中卻以為沒有這麼多的key的記憶體消耗才對呀？），使用 info 命令可以看到所有key佔用的一些記憶體大小以及key的數量等等，如下圖所示(只截圖了memory和keyspace部分)：

可以發現， info 命令只能看到總的記憶體大小以及key的數量等。這些對於分析到底哪些或哪類key佔用的記憶體較大是遠遠不夠的！

工具調研
工欲善其事必先利其器！

在各種google搜尋之後，發現有一個工具貌似是可以的: redis-rdb-tools 。

於是分頭行動，

讓運維將線上rdb快照檔案用scp拷貝到一臺測試機上（畢竟在線上機器上操作是不×××全的）
我需要用最快最乾淨的方式來安裝一下rdb工具，這裡選擇直接在python docker中裝。
分析之路
根據該工具 文件描述 , 可以將 rdb 快照檔案轉換為 csv 格式檔案：

拿到csv檔案後有兩種做法，

直接用python pandas 庫分塊讀取csv檔案，可以做一些統計、過濾等操作（幾乎有與等價於sql的api操作方式）。
將csv匯入到關係型資料庫，用sql來操作，比較靈活 。關於資料庫選型：在試驗過mysql和postgres兩款關係型資料庫後，感觸挺深， mysql單表匯入完上面csv中大概3億多條資料後，查詢直接癱瘓！postgres匯入資料後依然堅挺（平均一條like 查詢十幾秒左右，還是可以接受的！）。
just try！
rdb 檔案轉換為csv
(這裡因為是操作的內部的業務資料，有些資料細節不便公開，僅貼出相關重要命令以及一些踩坑後的經驗方法等)

1. 先執行一個python docker容器(注意將rdb檔案掛載進去)

docker run -it -v YOUR_PATH/xxx.rdb:/data/xxx.rdb python bash

2. 安裝rdb tools

pip install rdbtools python-lzf

3. 執行rdb 轉為csv命令 (此過程根據rdb檔案大小時間不定)

rdb -c memory /data/xxx.rdb -f memory.csv
上述命令中有些路徑和名稱注意替換為你自己真實的值。

csv 簡單清洗
話說這裡也是個坑來著，在往 postgres 資料庫匯入csv資料時，報了一個大概意思是 “實際的列個數和期待的列個數不匹配”錯誤。 可能rdb tools在轉換的時候某些行的值有點問題，或者其他bug導致。 這裡鑑於有異常的資料條數不多，不用太過於深究，直接用 pandas 簡單清洗一下即可。

相關python程式碼如下：

import pandas as pd
import numpy as np

reader = pd.read_csv('/xxxx/memory.csv', iterator=True,error_bad_lines=False)

loop = True
chunkSize =10000000
chunks=[]

total_bytes=0

while loop:
try:
chunk = reader.get_chunk(chunkSize)
chunks.append(chunk)
except StopIteration:
loop = False
print("Iteration is stopped.")

df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)

df.to_csv('/xxx/memory2.csv', sep=',', encoding='utf-8')
大概解釋下，這裡先讀取csv檔案，指定選項 error_bad_lines=False ，則pandas會自動忽略有問題的行。接著用分塊的方式讀完所有內容，最後合併然後寫到新檔案。

csv匯入postgres
此步驟其實理論上非必須的，上文說到其實可以直接用 pandas 操作csv幾乎可以完成跟sql類似的分析效果。 但比較還是直接用sql比較方便，還是導到資料庫來的實惠。

1. 執行postgres docker容器(記得把上面步驟中轉換得到的csv檔案掛載進去)

docker run --name postgres -v /xxx/memory2.csv:/memory.csv -d postgres:9.6

2. 進入postgres容器內部 psql shell

docker exec -it postgres psql -U postgres

3. 建立臨時表 (建議是所有欄位是用text，否則匯入可能會遇到轉型錯誤，第一個欄位index是pandas帶進來的，可以匯出csv時處理下)

postgres=# create table keys_dump(
index integer,
database text,
type text,
key text,
size_in_bytes text,
encoding text,
num_elements text,
len_largest_element text,
expiry text
);

4. 執行匯入csv檔案命令

postgres=# COPY keys_dump FROM '/memory.csv' WITH csv;
sql分析
現在問題會比較簡單了，這裡因為key中涉及到一些實際業務值，下面只是簡單列舉一下比如統計 string 型別的key佔用的總記憶體大小：

select sum(size_in_bytes::int) from keys_dump where type='text';
諸如此類的sql，根據你的實際場景，比如按key中某關鍵詞進行like查詢:

select sum(size_in_bytes::int) from keys_dump where type='text' and key like 'xxxx%';
或者來個統計單key大小前10條：

select * from keys_dump order by size_in_bytes::int desc limit 10;
以上sql語句，我自己都試過，在單表3億多的行數中執行，總時間大概10幾到二十幾秒左右，整體速度還是讓人能接受的，畢竟只是做下離線分析。