{"id":20954,"date":"2026-08-24T11:48:47","date_gmt":"2026-08-24T09:48:47","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/redis-active-defragmentation-speicherfragmentierung-reduzieren-heap-optimiert\/"},"modified":"2026-08-24T11:48:47","modified_gmt":"2026-08-24T09:48:47","slug":"redis-actieve-defragmentatie-geheugenfragmentatie-verminderen-heap-geoptimaliseerd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/redis-active-defragmentation-speicherfragmentierung-reduzieren-heap-optimiert\/","title":{"rendered":"Redis Active Defragmentation: effectieve Redis-geheugenoptimalisatie tegen geheugenfragmentatie"},"content":{"rendered":"<p>Redis-defragmentatie vermindert het werkelijke RAM-gebruik doordat ik <strong>Fragmentatie van het geheugen<\/strong> tijdens het gebruik zou beperken en zo uitschieters bij het <strong>RSS<\/strong> vermijd. Hierdoor houd ik de latentie constant, verlaag ik de kosten en bereik ik een betrouwbare Redis-geheugenoptimalisatie zonder herstarts.<\/p>\n\n<h2>Centrale punten<\/h2>\n\n<ul>\n  <li><strong>Actief<\/strong> Defragmentatie werkt online en verplaatst objecten stap voor stap.<\/li>\n  <li><strong>INFO<\/strong> memory levert kengetallen voor trends en drempelwaarden.<\/li>\n  <li><strong>Configuratie<\/strong> regelt het CPU-budget, de scan-diepte en de startdrempels.<\/li>\n  <li><strong>Gegevensmodel<\/strong> en cache-optimalisatie beperken fragmentatie op de lange termijn.<\/li>\n  <li><strong>Controle<\/strong> en waarschuwingen voorkomen dure verrassingen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/datacenter-speicher-1234.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Waarom er opslagfragmentatie ontstaat in Redis<\/h2>\n\n<p>Ik werk met een in-memory-database die objecten <strong>verschillender<\/strong> De omvang wordt voortdurend aangemaakt, gewijzigd en verwijderd; daarbij valt het vrije RAM geleidelijk uiteen in kleine blokken. Deze blokken zijn in totaal voldoende, maar liggen niet aaneengesloten, waardoor de RSS aanzienlijk boven de gebruiksgegevens uitkomt en zo <strong>Kosten<\/strong> en de latentie naar boven drijft. Redis maakt standaard gebruik van jemalloc, dat geheugen beheert in klassen, runs en pagina\u2019s, waarbij gedeeltelijk gevulde pagina\u2019s kunnen ontstaan. Als er veel van dergelijke gedeeltelijk gevulde pages bestaan, wordt het verschil tussen used_memory en RSS zichtbaar groter. Precies op dit punt verliest de instantie aan effici\u00ebntie, hoewel ik geen extra inhoud vasthoud. Active Defragmentation pakt dit patroon gericht aan en ruimt de heap voorzichtig op.<\/p>\n\n<h2>Hoe actieve defragmentatie intern werkt<\/h2>\n\n<p>Vanaf Redis 4.0 verplaatst de online-defragmentatie kandidaten uit <strong>dun<\/strong> verplaatst bezette runs naar gebieden met een hogere bezettingsgraad en maakt oude pagina\u2019s vrij. Ik profiteer hiervan omdat dit werk in korte cycli plaatsvindt en zo pieken in de latentie worden voorkomen. Voor elke stap controleert Redis statistieken zoals mem_fragmentation_ratio en allocator_frag_ratio aan de hand van geconfigureerde drempelwaarden. Als er voldoende fragmentatie is, scant het proces de keyspace stukje bij beetje en migreert het geschikte objecten, terwijl het de opgegeven <strong>CPU<\/strong>-Het budget wordt gerespecteerd. Dit proces herhaalt zich continu totdat de verhouding tussen RSS en heap weer normaal is. Hierdoor wordt de footprint verkleind zonder dat ik een herstart hoef te plannen.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/redis_speicher_optimierung_8375.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>INFO memory: Kengetallen correct interpreteren<\/h2>\n\n<p>Voordat ik ingrijp, lees ik de <strong>INFO<\/strong> Kijk naar de geheugenwaarden en let op trends in plaats van op afzonderlijke metingen. De mem_fragmentation_ratio geeft me de verhouding weer tussen RSS en de gebruikte heap; waarden rond 1,0\u20131,5 lijken vaak onkritisch, maar aanhoudende uitschieters boven deze waarden vragen om aandacht. Met mem_fragmentation_bytes kan ik het absolute besparingspotentieel vaststellen, wat belangrijk is voor een nuchtere kostenafweging. allocator_frag_ratio en allocator_frag_bytes bieden extra context over de werking van de allocator. Als `active_defrag_running` actief is, zie ik meteen of defragmentatie daadwerkelijk actief is en CPU-capaciteit in beslag neemt. Op basis van deze feiten neem ik beslissingen in plaats van op mijn intu\u00eftie te vertrouwen, en zo <strong>cache<\/strong> gerichte afstelling.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Metriek<\/th>\n      <th>Beschrijving<\/th>\n      <th>richtwaarde<\/th>\n      <th>Actie<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>mem_fragmentatie_ratio<\/td>\n      <td>RSS over het interne heap-gebruik<\/td>\n      <td>\u2248 1,0\u20131,5 normaal; &gt; 1,5 controleren<\/td>\n      <td>Trend in de gaten houden; bij &gt; 1,5 de analyse verdiepen<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>mem_fragmentatie_bytes<\/td>\n      <td>Absolute fragmentatie in bytes<\/td>\n      <td>Relevant vanaf \u2248 100 MB per instantie<\/td>\n      <td>Potentieel beoordelen, defragmentatie overwegen<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>allocator_frag_ratio<\/td>\n      <td>Heap-fragmentatie volgens de allocator<\/td>\n      <td>&gt; 1,4 wijst erop dat er actie moet worden ondernomen<\/td>\n      <td>Defragmentatie inschakelen, parameters nauwkeurig afstemmen<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>allocator_frag_bytes<\/td>\n      <td>Absolute overhead van de allocator<\/td>\n      <td>Hoge waarden van twee tot drie cijfers in MB<\/td>\n      <td>Het CPU-budget aanpassen aan het potentieel<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>active_defrag_running<\/td>\n      <td>Status en activiteit van de defragmentatie<\/td>\n      <td>0\/1, afhankelijk van de staat<\/td>\n      <td>Controleer de latentie en doorvoersnelheid bij 1<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h2>Configuratie: aanbevolen startwaarden en effect<\/h2>\n\n<p>Ik schakel in <strong>activedefrag<\/strong> Ik pas dit doelgericht toe en stel conservatieve startwaarden in, zodat het proces voorzichtig op gang komt. Met `active-defrag-ignore-bytes` (bijv. 100mb) voorkom ik onnodig werk bij kleine heaps. De drempels `active-defrag-threshold-lower` (bijv. 10) en `-upper` (bijv. 100) bepalen vanaf wanneer defragmentatie start en wanneer deze zijn maximale snelheid bereikt. Het CPU-venster regel ik via `active-defrag-cycle-min` (bijv. 1) en `-max` (bijv. 25), terwijl `active-defrag-max-scan-fields` de scantiepte in gestructureerde gegevenstypen beperkt. Voor een snel overzicht van de samenhangen bij het tunen maak ik graag gebruik van beknopte achtergrondkennis zoals <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/redis-geheugenbeheer-geheugen-optimaal-configureren-prestaties-cache\/\">Geheugenbeheer in Redis<\/a>. Na de eerste metingen pas ik de waarden stapsgewijs aan, totdat de latentie en de besparingen in een goed evenwicht zijn; deze <strong>Instelling<\/strong> daarna leg ik dit definitief vast in het bestand redis.conf.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/redis-memory-optimization-3521.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Het CPU-budget en de latenties in de gaten houden<\/h2>\n\n<p>Ik ben me ervan bewust dat defragmenteren veel CPU-vermogen kost, dus ik houd in de gaten <strong>Latency<\/strong> en de doorvoer direct na het activeren. Als de P99-waarden stijgen, verlaag ik de waarde van `active-defrag-cycle-max` of verplaats ik de bewerkingen naar rustigere tijdvakken. Daarnaast ontlast ik het hoofdproces door het vrijgeven van bestanden asynchroon uit te voeren, waardoor de duur van afzonderlijke bewerkingen wordt verkort. Handige aanvullingen zoals <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/redis-lazy-free-geheugen-op-de-achtergrond-vrijmaken-optimalisatie\/\">Redis Lazy Free<\/a> Ik verwijder achtergrondgeheugen, wat de hoofdthread merkbaar ontlast. Daarnaast controleer ik of lange uitvoertijden te wijten zijn aan afzonderlijke sleutels of structuren, en optimaliseer ik eerst de betreffende datamodellen. Zo behoud ik het evenwicht tussen besparing en <strong>Doorvoer<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>Best practices voor gebruik in de productieomgeving<\/h2>\n\n<p>Ik breng de fragmentatie in kaart voordat ik actie onderneem, en betrek iedereen erbij <strong>Metriek<\/strong> uit dezelfde steekproef, zodat de verhoudingen kloppen. Een mem_fragmentation_ratio onder 1,0 duidt op uitwisseling door de kernel; in dat geval controleer ik het RAM-geheugen en de swappiness, in plaats van defragmentatie als wondermiddel te beschouwen. Voor echte fragmentatie stel ik realistische onder- en bovengrenzen in en let ik op `allocator_frag_bytes` als indicator voor het nut van herstel. De eerste minuten na activering houd ik het aantal fouten, de latentie en time-outs nauwlettend in de gaten. Als er bijwerkingen optreden, verlaag ik het CPU-budget of zet ik Defrag op pauze totdat ik de oorzaak heb gevonden. Stabiel draaiende <strong>Waarden<\/strong> Ik documenteer ze en leg ze vast in het bestand redis.conf of in automatiseringssjablonen.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/redis_memory_opt_4682.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Gestructureerde gegevensmodellen tegen fragmentatie<\/h2>\n\n<p>Ik ga eerst de overhead verminderen bij de <strong>Sleutels<\/strong> Zelf: Kortere identifiers besparen bytes per item en beperken de spreiding. Voor objectstructuren kies ik voor hashes in plaats van veel afzonderlijke sleutels, omdat Redis kleine hashvelden compact verpakt. Bij geserialiseerde waarden maak ik gebruik van binaire formaten zoals MessagePack in plaats van omvangrijke JSON-strings. Grote, goed comprimeerbare inhoud minimaliseer ik met lichte methoden zoals Snappy, om hertoewijzingen minder vaak te activeren. Bovendien pas ik overal waar gegevens verouderen TTL\u2019s toe, zodat de keyspace niet ongebreideld groeit. Deze reeks beslissingen vermindert de latere defragmentatielast en houdt de heap <strong>compact<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>Monitoring en waarschuwingen instellen<\/h2>\n\n<p>Ik neem mem_fragmentation_ratio, allocator_frag_ratio, used_memory en active_defrag_running op in mijn <strong>Controle<\/strong> en breng ik trendgrafieken in kaart. Drempelwaarden activeer ik niet op een starre manier, maar koppel ze aan trends over bepaalde tijdsvensters, zodat pieken op korte termijn niet het dienstrooster bepalen. Ik geef waarschuwingen een eenduidige naam en vul runbooks aan die mogelijke reacties weergeven. Tot deze reacties behoren het activeren van defragmentatie, het aanpassen van CPU-vensters, het controleren van het gegevensmodel en het afstemmen van het systeem om swap-effecten te voorkomen. Daarnaast scheid ik de statistieken per instantie, zodat individuele uitschieters niet over het hoofd worden gezien. Met deze discipline herken ik risico\u2019s in een vroeg stadium en houd ik de <strong>Prestaties<\/strong> planbaar.<\/p>\n\n<h2>Gericht rekening houden met persistentie en copy-on-write<\/h2>\n\n<p>Ik ben van plan om defragmentatie uit te voeren in het kader van BGSAVE en AOF-rewrite, omdat fork-bewerkingen Copy-on-Write (CoW) activeren. Elke pagina die na de fork verandert, wordt gedupliceerd \u2013 hoe meer gefragmenteerd en \u201evervuild\u201c de heap is, hoe groter de extra behoefte. Daarom start ik defragmentatie bij voorkeur <strong>voor<\/strong> geplande persistentievenster om dichte pagina\u2019s te cre\u00ebren en CoW-amplificatie te verminderen. Daarnaast houd ik operationele ruimte vrij: afhankelijk van de mutatiesnelheid reken ik 20\u201350 % extra in bovenop de gebruikte heap, zodat RDB-opslag en AOF-herschrijvingen zonder OOM kunnen verlopen. Replicatiebuffers, client-outputbuffers en AOF-rewrite-buffers worden in deze reserve meegenomen. Resultaat: kortere persistentievenster, minder RSS-pieken en stabielere latenties tijdens het opslaan.<\/p>\n\n<h2>Fijnafstemming van Jemalloc en de invloed van het besturingssysteem<\/h2>\n\n<p>Ik controleer of jemalloc draait met een actieve achtergrondthread die vrije pagina\u2019s teruggeeft. Achtergrond-purge en zinvolle decay-instellingen zorgen ervoor dat vrijgekomen geheugen ook bij de kernel terechtkomt en niet voor altijd als \u201emuzzy\u201c\/\u201edirty\u201c blijft staan. Ik schakel Transparent Huge Pages uit, omdat deze doorgaans schadelijk zijn voor Redis-workloads en CoW duurder maken. Ik vermijd consequent swapping; een mem_fragmentation_ratio &lt; 1,0 beschouw ik als een waarschuwingssignaal en controleer ik de systeemparameters voordat ik aan Redis ga sleutelen. Mijn doel is een nauwe koppeling tussen de heap en de RSS: Defrag ruimt op, jemalloc maakt ruimte vrij en het besturingssysteem neemt de pagina\u2019s snel weer op \u2013 zonder verrassende tegenslagen bij hernieuwde toegang.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Redis_Speicheroptimierung_4738.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Gegevenstype-specifieke afstemming in de praktijk<\/h2>\n\n<p>Ik maak consequent gebruik van de compacte weergaven: hashes en gesorteerde sets blijven dankzij listpack-formaten lang compact, mits ik de grenzen op de juiste manier instel. Lijsten profiteren van Quicklist-pakketten, sets van intset, zolang ze alleen gehele getallen bevatten. Streams trim ik regelmatig (bijvoorbeeld met XTRIM) om oneindige groei en hertoewijzingen te voorkomen. Voor ZSET\u2019s met weinig items bereken ik hogere packlimieten, voor zeer grote ZSET\u2019s verlaag ik ze weer om dure herverpakkingen te beperken. Deze fijnafstemming vermindert het aantal en de variatie van kleine toewijzingen \u2013 juist daar ontstaat vaak fragmentatie. Belangrijk blijft: ik meet eerst de werkelijke objectgroottes en groeisnelheden, en pas daarna pas ik de drempels aan, in plaats van alleen op gevoel te optimaliseren.<\/p>\n\n<h2>Maxmemory, Eviction en operationele headroom<\/h2>\n\n<p>Ik stel `maxmemory` zo in dat er naast gebruiksgegevens ook ruimte is voor overhead, replicatie, CoW-pieken en fragmentatie. Eviction-beleidsregels be\u00efnvloeden de toewijzingsdynamiek: LRU\/LFU wisselen vaker gegevens uit en cre\u00ebren daarbij kleinere gaten, terwijl \u201enoeviction\u201c het risico op ernstige fouten verhoogt wanneer er onvoldoende ruimte is. Mijn aanpak: realistische watermarks en een beleid dat aansluit bij het toegangs patroon. Daarnaast houd ik clientgerelateerde buffers, Pub\/Sub-pieken en SCRIPT-\/pipeline-pieken in de gaten \u2013 alle drie kunnen op korte termijn het geheugen doen opzwellen. Defrag zelf werkt het meest effici\u00ebnt als er niet tegelijkertijd evictions plaatsvinden; daarom kies ik vensters met een stabiele belasting of beperk ik het Defrag-budget in fasen met herkenbare pieken in de belasting.<\/p>\n\n<h2>Sharding, replicatie en rolling defrag<\/h2>\n\n<p>Ik schaal liever horizontaal voordat \u00e9\u00e9n enkele instantie uit zijn voegen barst. Meerdere middelgrote shards vertonen doorgaans minder fragmentatie dan \u00e9\u00e9n enorm proces met sterk heterogene objecten. In gerepliceerde opstellingen voer ik defragmentatie stapsgewijs uit als een \u2018rolling\u2019-maatregel: eerst de replica ontlasten en controleren, daarna failover uitvoeren en de voormalige master opschonen. Zo houd ik de gebruikerspaden stabiel en verminder ik het risico. Bij clusters let ik bovendien op de slotverdeling: heterogene hotkeys die geconcentreerd zijn op een klein aantal shards zorgen voor een ongelijkmatige toewijzing en daarmee voor verschillende fragmentatieprofielen. Een evenwichtige slotverdeling vlak deze effecten zichtbaar af.<\/p>\n\n<h2>Teststrategie, belastingsprofielen en veilige activering<\/h2>\n\n<p>Ik simuleer realistische belastingpatronen: schrijfintensief, leesintensief, burst-invoegingen, TTL-processen \u2013 alles wat er in de dagelijkse praktijk gebeurt. In de staging-omgeving activeer ik Defrag eerst op een conservatieve manier en meet ik P50\/P95\/P99-latenties, doorvoersnelheid, fork-duur en de ontwikkeling van mem_fragmentation_bytes. Daarna verhoog ik het CPU-budget in kleine stappen. Configuraties pas ik live aan met CONFIG SET, maar ik houd altijd terugvalopties achter de hand. Ik loggen vast wanneer en met welke parameters Defrag draaide, zodat correlaties met de statistieken betrouwbaar zijn. Belangrijk: ik test ook het uitschakelen. Wanneer Defrag wordt gepauzeerd, mogen de latenties niet permanent \u201evastlopen\u201c. Alleen zo kan ik aantonen dat de optimalisatie echt werkt en niet alleen symptomen verplaatst.<\/p>\n\n<h2>Grensgevallen en bekende struikelblokken<\/h2>\n\n<p>Ik verwacht situaties waarin defragmentatie weinig effect heeft: zeer uniforme objectgroottes, enorme afzonderlijke objecten of workloads die door voortdurende, omvangrijke wijzigingen elke consolidatie onmiddellijk weer ongedaan maken. Modules die hun eigen geheugen buiten jemalloc om beheren, vallen buiten het mechanisme \u2013 daar heeft mijn optimalisatie slechts indirect effect. Een andere klassieker zijn \u201elege\u201c maar enorme structuren die beheer-overhead vasthouden (bijv. grote sets na grootschalige verwijdering). In dergelijke gevallen werkt het herstructureren van het gegevensmodel beter dan welk defrag-budget dan ook. Ten slotte controleer ik of ik per ongeluk defragmentatie afrem: een te kleine scan-diepte, te lage cycle-max-waarden of drempels die nooit worden bereikt. Pas als deze hindernissen zijn weggenomen, verwacht ik echte besparingen.<\/p>\n\n<h2>Probleemoplossing: wanneer is het zinvol om het systeem opnieuw op te starten?<\/h2>\n\n<p>Als het defragmenteren vastloopt, terwijl de allocator_frag_ratio hoog blijft, ben ik van plan om een gecontroleerde <strong>Omschakelingen<\/strong> of een korte herstart. In opstellingen met hoge beschikbaarheid neemt een geplande failover de plaats in van de actieve instantie, en het pas geladen proces start met een volle heap. Ik controleer bovendien of de server daadwerkelijk met jemalloc draait, want zonder deze allocator werkt Active Defragmentation niet. Voor meer achtergrondinformatie over geheugenspreiding help ik mezelf met een blik op overzichtelijke artikelen over <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/geheugenfragmentatie-webhosting-php-mysql-optimalisatie-byteflow\/\">Geheugenfragmentatie<\/a>. Voor elke herstart sla ik de laatste meetwaarden op om de doeltreffendheid objectief te kunnen beoordelen. Pas als de meting en het effect met elkaar overeenkomen, markeer ik het incident als opgelost en noteer ik <strong>Leereffecten<\/strong> voor de toekomst.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/redis-speicher-optimierung-4736.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Samenvatting in het kort<\/h2>\n\n<p>Ik gebruik Active <strong>Defragmentatie<\/strong>, om RSS tot een redelijk niveau te beperken zonder het risico te lopen op een onderbreking van de dienst. Duidelijke drempelwaarden, conservatieve startwaarden en een transparant CPU-budget zorgen ervoor dat de dienst snel blijft reageren. Een geschikt gegevensmodel met compacte sleutels, hashes, binaire serialisatie en consequente TTL\u2019s vermindert het latere opruimwerk. Goede monitoring met zinvolle waarschuwingen stuurt mijn ingrepen en voorkomt verrassingen. Als defragmentatie het probleem niet oplost, plan ik bewust een failover en een herstart, in plaats van op toeval te hopen. Zo bespaar ik RAM en houd ik de latentie laag <strong>constant<\/strong> en zorg voor een betrouwbare werking van Redis \u2013 met meetbare voordelen op het gebied van kosten en gebruikerservaring.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ontdek hoe Redis Active Defragmentation geheugenfragmentatie vermindert en zorgt voor duurzame Redis-geheugenoptimalisatie \u2013 inclusief praktische tips en best practices.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":20947,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[781],"tags":[],"class_list":["post-20954","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-datenbanken-administration-anleitungen"],"acf":[],"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"litespeed-optimize-size":null,"litespeed-optimize-set":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"stockpack_author_name":null,"stockpack_author_url":null,"stockpack_provider":null,"stockpack_image_url":null,"stockpack_license":null,"stockpack_license_url":null,"stockpack_modification":null,"color":null,"original_id":null,"original_url":null,"original_link":null,"unsplash_location":null,"unsplash_sponsor":null,"unsplash_exif":null,"unsplash_attachment_metadata":null,"_elementor_is_screenshot":null,"surfer_file_name":null,"surfer_file_original_url":null,"envato_tk_source_kit":null,"envato_tk_source_index":null,"envato_tk_manifest":null,"envato_tk_folder_name":null,"envato_tk_builder":null,"envato_elements_download_event":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_trp_menu_languages":null,"rank_math_primary_category":null,"rank_math_title":null,"inline_featured_image":null,"_yoast_wpseo_primary_category":null,"rank_math_schema_blogposting":null,"rank_math_schema_videoobject":null,"_oembed_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_oembed_time_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_oembed_27e3473bf8bec795fbeb3a9d38489348":null,"_oembed_c3b0f6959478faf92a1f343d8f96b19e":null,"_trp_translated_slug_en_us":null,"_wp_desired_post_slug":null,"_yoast_wpseo_title":null,"tldname":null,"tldpreis":null,"tldrubrik":null,"tldpolicylink":null,"tldsize":null,"tldregistrierungsdauer":null,"tldtransfer":null,"tldwhoisprivacy":null,"tldregistrarchange":null,"tldregistrantchange":null,"tldwhoisupdate":null,"tldnameserverupdate":null,"tlddeletesofort":null,"tlddeleteexpire":null,"tldumlaute":null,"tldrestore":null,"tldsubcategory":null,"tldbildname":null,"tldbildurl":null,"tldclean":null,"tldcategory":null,"tldpolicy":null,"tldbesonderheiten":null,"tld_bedeutung":null,"_oembed_d167040d816d8f94c072940c8009f5f8":null,"_oembed_b0a0fa59ef14f8870da2c63f2027d064":null,"_oembed_4792fa4dfb2a8f09ab950a73b7f313ba":null,"_oembed_33ceb1fe54a8ab775d9410abf699878d":null,"_oembed_fd7014d14d919b45ec004937c0db9335":null,"_oembed_21a029d076783ec3e8042698c351bd7e":null,"_oembed_be5ea8a0c7b18e658f08cc571a909452":null,"_oembed_a9ca7a298b19f9b48ec5914e010294d2":null,"_oembed_f8db6b27d08a2bb1f920e7647808899a":null,"_oembed_168ebde5096e77d8a89326519af9e022":null,"_oembed_cdb76f1b345b42743edfe25481b6f98f":null,"_oembed_87b0613611ae54e86e8864265404b0a1":null,"_oembed_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_oembed_time_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_tldname":null,"_tldclean":null,"_tldpreis":null,"_tldcategory":null,"_tldsubcategory":null,"_tldpolicy":null,"_tldpolicylink":null,"_tldsize":null,"_tldregistrierungsdauer":null,"_tldtransfer":null,"_tldwhoisprivacy":null,"_tldregistrarchange":null,"_tldregistrantchange":null,"_tldwhoisupdate":null,"_tldnameserverupdate":null,"_tlddeletesofort":null,"_tlddeleteexpire":null,"_tldumlaute":null,"_tldrestore":null,"_tldbildname":null,"_tldbildurl":null,"_tld_bedeutung":null,"_tldbesonderheiten":null,"_oembed_ad96e4112edb9f8ffa35731d4098bc6b":null,"_oembed_8357e2b8a2575c74ed5978f262a10126":null,"_oembed_3d5fea5103dd0d22ec5d6a33eff7f863":null,"_eael_widget_elements":null,"_oembed_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_oembed_time_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_aioseo_description":null,"_eb_attr":null,"_eb_data_table":null,"_oembed_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_oembed_time_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_acf_changed":null,"_wpcode_auto_insert":null,"_edit_last":null,"_edit_lock":null,"_oembed_e7b913c6c84084ed9702cb4feb012ddd":null,"_oembed_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_time_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"_oembed_time_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"rank_math_news_sitemap_robots":null,"rank_math_robots":null,"_eael_post_view_count":"123","_trp_automatically_translated_slug_ru_ru":null,"_trp_automatically_translated_slug_et":null,"_trp_automatically_translated_slug_lv":null,"_trp_automatically_translated_slug_fr_fr":null,"_trp_automatically_translated_slug_en_us":null,"_wp_old_slug":null,"_trp_automatically_translated_slug_da_dk":null,"_trp_automatically_translated_slug_pl_pl":null,"_trp_automatically_translated_slug_es_es":null,"_trp_automatically_translated_slug_hu_hu":null,"_trp_automatically_translated_slug_fi":null,"_trp_automatically_translated_slug_ja":null,"_trp_automatically_translated_slug_lt_lt":null,"_elementor_edit_mode":null,"_elementor_template_type":null,"_elementor_version":null,"_elementor_pro_version":null,"_wp_page_template":null,"_elementor_page_settings":null,"_elementor_data":null,"_elementor_css":null,"_elementor_conditions":null,"_happyaddons_elements_cache":null,"_oembed_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_time_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_time_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_time_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_time_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_oembed_time_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_elementor_screenshot":null,"_oembed_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_oembed_time_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_elementor_controls_usage":null,"_elementor_page_assets":[],"_elementor_screenshot_failed":null,"theplus_transient_widgets":null,"_eael_custom_js":null,"_wp_old_date":null,"_trp_automatically_translated_slug_it_it":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_pt":null,"_trp_automatically_translated_slug_zh_cn":null,"_trp_automatically_translated_slug_nl_nl":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_br":null,"_trp_automatically_translated_slug_sv_se":null,"rank_math_analytic_object_id":null,"rank_math_internal_links_processed":"1","_trp_automatically_translated_slug_ro_ro":null,"_trp_automatically_translated_slug_sk_sk":null,"_trp_automatically_translated_slug_bg_bg":null,"_trp_automatically_translated_slug_sl_si":null,"litespeed_vpi_list":null,"litespeed_vpi_list_mobile":null,"rank_math_seo_score":null,"rank_math_contentai_score":null,"ilj_limitincominglinks":null,"ilj_maxincominglinks":null,"ilj_limitoutgoinglinks":null,"ilj_maxoutgoinglinks":null,"ilj_limitlinksperparagraph":null,"ilj_linksperparagraph":null,"ilj_blacklistdefinition":null,"ilj_linkdefinition":null,"_eb_reusable_block_ids":null,"rank_math_focus_keyword":"Redis Defragmentation","rank_math_og_content_image":null,"_yoast_wpseo_metadesc":null,"_yoast_wpseo_content_score":null,"_yoast_wpseo_focuskeywords":null,"_yoast_wpseo_keywordsynonyms":null,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":null,"rank_math_description":null,"surfer_last_post_update":null,"surfer_last_post_update_direction":null,"surfer_keywords":null,"surfer_location":null,"surfer_draft_id":null,"surfer_permalink_hash":null,"surfer_scrape_ready":null,"_thumbnail_id":"20947","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20954","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20954"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20954\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20947"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20954"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20954"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20954"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}