redis記憶體滿了解決方法

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。

下面我們就來重點介紹一下第2、3種解決方法：

第二種：

我們知道，redis設定配置文件的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。

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.

第三種方法：

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

#客戶端分片

透過業務程式碼自行實現路由

優點：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/縮容等運維操作都需要自己研發

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)。

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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