我们目前正在将 Redis 与我们的 Heroku 托管的 Python 应用程序一起使用。
我们将 Redis 与 python-rq 纯粹用作任务队列，以提供延迟执行一些时间密集型任务。一项任务是从 PostgreSQL 数据库中检索一些数据并将结果写回它 - 因此 Redis 实例中根本没有保存任何有值(value)的数据。我们注意到，根据执行的作业量，Redis 正在消耗越来越多的内存(增长速度约为 10 MB/小时)。 CLI 上的 FLUSHDB 命令修复了这个问题(将其减少到 ~700kB 使用的 RAM)直到 RAM 再次满。
根据我们(未更改的标准)设置，作业结果保留 500 秒。随着时间的推移，一些作业当然会失败，它们会被移到失败队列中。
很抱歉问了一些非常菜鸟的问题，但我对排队这个话题还很陌生，在研究了 2 天多之后，我已经到了不知道下一步该做什么的地步。 谢谢， KH
最佳答案
又折腾了两天，发现问题所在。我想与您分享这个以及有用的工具:
核心问题
实际问题是我们忽略了在将对象保存到 PostgreSQL 数据库之前将其转换为字符串。如果没有这个转换，字符串表示最终会出现在数据库中(由于相应对象的 __str__() 函数返回我们想要的表示)；然而，对于 Redis，整个对象被传递了。将其传递给 Redis 后，相关任务崩溃并显示 UnpickleError异常(exception)。这消耗了崩溃后未释放的 5 MB RAM。
其他操作
为了进一步减少内存占用，我们实现了以下补充操作(请注意，我们将所有内容保存到单独的数据库中，因此 Redis 保存的结果根本不会在我们的应用程序中使用):
enqueue_call([...] result_ttl=0) 将任务结果的 TTL 设置为 0 black_hole - 接受所有异常并返回 False。这可以防止 Redis 将任务移动到失败的队列，在那里它仍然会使用一些内存。异常情况会事先通过电子邮件发送给我们以进行跟踪。一路走来的有用工具:
我们刚刚使用了 redis-cli .
redis-cli info | grep used_memory_human --> 显示当前内存使用情况。比较任务执行前后内存占用的理想选择。redis-cli keys '*' --> 显示所有当前存在的键。这个概述让我了解到有些任务没有被删除，即使它们应该被删除(如上所述，它们因 UnpickleError 而崩溃，因此没有被删除)。redis-cli monitor --> 显示 Redis 中发生的事情的实时概览。这帮助我发现来回移动的物体太大了。redis-cli debug object <key> --> 显示键值的转储。redis-cli hgetall <key> --> 显示键值的可读性更高的转储(对于将 Redis 纯粹用作任务队列的特定用例特别有用，因为任务似乎是由 python-rq 以这种格式创建的。此外，我可以回答我上面发布的一些问题:
From the docs I know that the 500 sec TTL means that a key is then "expired", but not really deleted. Does the key still consume memory at this point? Can I somehow change this behavior?
实际上，正如文档所暗示的那样，它们已被删除。
Does it have something to do with the failed queue (which apparently does not have a TTL attached to the jobs, meaning (I think) that these are kept forever)?
令人惊讶的是，Redis 本身崩溃的作业并没有移到失败队列中，它们只是被“放弃”了，这意味着值仍然存在，但 RQ 并不像处理失败作业那样关心它。
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关于python - Redis 队列 + python-rq : Right pattern to prevent high memory usage?，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21270783/
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