1，增加內(nèi)存；

2，使用內(nèi)存淘汰策略。（LRU）

3，Redis集群。

?

重點(diǎn)介紹下23；

第2點(diǎn)：

我們知道，redis設(shè)置配置文件的maxmemory參數(shù)，可以控制其最大可用內(nèi)存大小（字節(jié)）。

那么當(dāng)所需內(nèi)存，超過maxmemory怎么辦？

這個(gè)時(shí)候就該配置文件中的maxmemory-policy出場了。

其默認(rèn)值是noeviction。

下面我將列出當(dāng)可用內(nèi)存不足時(shí)，刪除redis鍵具有的淘汰規(guī)則。

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規(guī)則名稱	規(guī)則說明
volatile-lru	使用LRU算法刪除一個(gè)鍵（只對(duì)設(shè)置了生存時(shí)間的鍵），最少使用的
allkeys-lru	使用LRU算法刪除一個(gè)鍵，最少使用的
volatile-random	隨機(jī)刪除一個(gè)鍵（只對(duì)設(shè)置了生存時(shí)間的鍵）
allkeys-random	隨機(jī)刪除一個(gè)鍵
volatile-ttl	刪除生存時(shí)間最近的一個(gè)鍵
noeviction	不刪除鍵，只返回錯(cuò)誤

LRU算法，least RecentlyUsed，最近最少使用算法。也就是說默認(rèn)刪除最近最少使用的鍵。

作為內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，出于對(duì)性能和內(nèi)存消耗的考慮，Redis 的淘汰算法實(shí)際實(shí)現(xiàn)上并非針對(duì)所有 key，而是抽樣一小部分并且從中選出被淘汰的 key。

使用 Redis 緩存數(shù)據(jù)時(shí)，為了提高緩存命中率，需要保證緩存數(shù)據(jù)都是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)?？梢詫?nèi)存最大使用量設(shè)置為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)占用的內(nèi)存量，然后啟用 allkeys-lru 淘汰策略，將最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰。

Redis 4.0 引入了 volatile-lfu 和 allkeys-lfu 淘汰策略，LFU 策略通過統(tǒng)計(jì)訪問頻率，將訪問頻率最少的鍵值對(duì)淘汰。

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但是一定要注意一點(diǎn)！redis中并不會(huì)準(zhǔn)確的刪除所有鍵中最近最少使用的鍵，而是隨機(jī)抽取3個(gè)鍵，刪除這三個(gè)鍵中最近最少使用的鍵。

那么3這個(gè)數(shù)字也是可以設(shè)置的，對(duì)應(yīng)位置是配置文件中的maxmeory-samples.

?第3點(diǎn)：

3.集群怎么做

Redis僅支持單實(shí)例，內(nèi)存一般最多10~20GB。對(duì)于內(nèi)存動(dòng)輒100~200GB的系統(tǒng)，就需要通過集群來支持了。

Redis集群有三種方式：客戶端分片、代理分片、RedisCluster(在之后一篇文章詳細(xì)說一下。)

· 客戶端分片

通過業(yè)務(wù)代碼自己實(shí)現(xiàn)路由

優(yōu)勢：可以自己控制分片算法、性能比代理的好

劣勢：維護(hù)成本高、擴(kuò)容/縮容等運(yùn)維操作都需要自己研發(fā)

· 代理分片（redis中間件）

代理程序接收到來自業(yè)務(wù)程序的數(shù)據(jù)請(qǐng)求，根據(jù)路由規(guī)則，將這些請(qǐng)求分發(fā)給正確的Redis實(shí)例并返回給業(yè)務(wù)程序。使用類似Twemproxy、Codis等中間件實(shí)現(xiàn)。

優(yōu)勢：運(yùn)維方便、程序不用關(guān)心如何鏈接Redis實(shí)例

劣勢：會(huì)帶來性能消耗（大概20%）、無法平滑擴(kuò)容/縮容，需要執(zhí)行腳本遷移數(shù)據(jù)，不方便(Codis在Twemproxy基礎(chǔ)上優(yōu)化并實(shí)現(xiàn)了預(yù)分片來達(dá)到Auto Rebalance)。

·Redis Cluster

優(yōu)勢：官方集群解決方案、無中心節(jié)點(diǎn)，和客戶端直連，性能較好

劣勢：方案太重、無法平滑擴(kuò)容/縮容，需要執(zhí)行相應(yīng)的腳本，不方便、太新，沒有相應(yīng)成熟的解決案例

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Redis:内存满了的解决方案的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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