redis記憶體滿了怎麼解決

redis記憶體滿了解決方法：

1，增加記憶體。

2，使用記憶體淘汰策略。

3，Redis集群。

重點介紹下2、3：

第二點：

我們知道，redis設定設定檔的maxmemory參數，可以控制其最大可用記憶體大小（位元組）。

那麼當所需內存，超過maxmemory怎麼辦？

這時候就該設定檔中的maxmemory-policy出​​場了。

其預設值是noeviction。

下面我將列出當可用記憶體不足時，刪除redis鍵具有的淘汰規則。

規則說明：

1、volatile-lru

使用LRU演算法刪除一個鍵（只對設定了生存時間的鍵）

2、 allkeys-lru

使用LRU演算法刪除一個鍵

3、volatile-random

隨機刪除一個鍵（只對設定了生存時間的鍵）

4、allkeys-random

隨機刪除一個鍵

5、volatile-ttl

刪除生存時間最近的一個鍵

6、noeviction

不刪除鍵，只回傳錯誤

LRU演算法，least RecentlyUsed，最近最少使用演算法。也就是說預設刪除最近最少使用的鍵。

但是一定要注意一點！ redis中並不會準確的刪除所有鍵中最近最少使用的鍵，而是隨機抽取3個鍵，刪除這三個鍵中最近最少使用的鍵。

那麼3這個數字也是可以設定的，對應位置是設定檔中的maxmeory-samples.

三、叢集怎麼做

Redis只支援單一實例，內存一般最多10~20GB。對於內存動輒100~200GB的系統，就需要透過叢集來支援了。

Redis叢集有三種方式：客戶端分片、代理分片、RedisCluster(在之後一篇文章詳細說一下。)

1、客戶端分片

透過業務代碼自行實現路由

優勢：可以自行控制分片演算法、效能比代理的好

劣勢：維護成本高、擴容/縮容等維運操作都需要自己研發

2、代理程式分片

代理程式接收到來自業務程式的資料請求，根據路由規則，將這些請求分發給正確的Redis實例並傳回給業務程式。使用類似Twemproxy、Codis等中間件實作。

優點：運作方便、程式不用關心如何連結Redis實例

劣勢：會帶來效能消耗（大概20%）、無法平滑擴充/縮容，需要執行腳本遷移數據，不方便(Codis在Twemproxy基礎上優化並實現了預分片來達到Auto Rebalance)。

3、Redis Cluster

優點：官方叢集解決方案、無中心節點，和客戶端直連，效能較好

劣勢：方案太重、無法平滑擴容/縮容，需要執行對應的腳本，不方便、太新，沒有相應成熟的解決案例

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