redis資料量過大怎麼辦

redis這個記憶體資料庫，它的高效能、穩定性都是不用懷疑的，但我們塞進redis的資料過多，記憶體過大，那如果出問題，那它可能帶給我們的就是災難性。

這幾年的線上業務表明，redis這個記憶體資料庫，它的高效能、穩定性都是不用懷疑的，但我們塞進redis的資料過多，記憶體過大，那如果出問題，那它可能會帶給我們的就是災難性(我想很多公司都遇到過) 這裡列舉一下，我們遇到的一些問題：

主庫宕機            （建議學習：Redis視訊教學）

先來看看主庫宕機容災過程，如下圖：

在主庫宕機的時候，我們最常見的容災策略為「切主」。具體為從該叢集剩餘從庫中選出一個從庫並將其升級為主庫，該從庫升級為主庫後再將剩餘從庫掛載至其下成為其從庫，最終恢復整個主從集群結構。

以上是一個完整的容災過程，而代價最大的過程為從函式庫的重新掛載，而非主函式庫的切換。

解決方法

解決辦法當然就是極力減少記憶體的使用了，一般情況下，我們都是這麼做的：

#1 設定過期時間

對具有時效性的key設定過期時間，透過redis自身的過期key清理策略來降低過期key對於記憶體的佔用，同時也能夠減少業務的麻煩，不需要定期清理了

2 不存放垃圾到redis中

這簡直就是廢話，但是，有跟我們同病相憐的人麼?

3 及時清理無用數據

例如一個redis承載了3個業務的數據，一段時間後有2個業務下線了，那你就把這兩個業務的相關數據清理了唄

4 盡量對數據進行壓縮

例如一些長文本形式的數據，壓縮能夠大幅降低內存佔用

5 專注於記憶體成長並定位大容量key

不管是DBA還是開發人員，你用redis，你就必須專注於內存，否則，你其實就是不稱職的，這裡可以分析redis實例中哪些key比較大從而幫助業務快速定位異常key(非預期增長的key，往往是問題之源)

6 pika

如果實在不想搞的那麼累，那就把業務遷移到新開源的pika上面，這樣就不用太關注內存了，redis內存太大引發的問題，那也都不是問題了。

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