1，增加內存；

2，使用內存淘汰策略。（LRU）

3，Redis集群。

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重點介紹下23；

第2點：

我們知道，redis設置配置文件的maxmemory參數，可以控制其最大可用內存大小（字節）。

那么當所需內存，超過maxmemory怎么辦？

這個時候就該配置文件中的maxmemory-policy出場了。

其默認值是noeviction。

下面我將列出當可用內存不足時，刪除redis鍵具有的淘汰規則。

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規則名稱	規則說明
volatile-lru	使用LRU算法刪除一個鍵（只對設置了生存時間的鍵），最少使用的
allkeys-lru	使用LRU算法刪除一個鍵，最少使用的
volatile-random	隨機刪除一個鍵（只對設置了生存時間的鍵）
allkeys-random	隨機刪除一個鍵
volatile-ttl	刪除生存時間最近的一個鍵
noeviction	不刪除鍵，只返回錯誤

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

作為內存數據庫，出于對性能和內存消耗的考慮，Redis 的淘汰算法實際實現上并非針對所有 key，而是抽樣一小部分并且從中選出被淘汰的 key。

使用 Redis 緩存數據時，為了提高緩存命中率，需要保證緩存數據都是熱點數據。可以將內存最大使用量設置為熱點數據占用的內存量，然后啟用 allkeys-lru 淘汰策略，將最近最少使用的數據淘汰。

Redis 4.0 引入了 volatile-lfu 和 allkeys-lfu 淘汰策略，LFU 策略通過統計訪問頻率，將訪問頻率最少的鍵值對淘汰。

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但是一定要注意一點！redis中并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。

那么3這個數字也是可以設置的，對應位置是配置文件中的maxmeory-samples.

?第3點：

3.集群怎么做

Redis僅支持單實例，內存一般最多10~20GB。對于內存動輒100~200GB的系統，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說一下。)

· 客戶端分片

通過業務代碼自己實現路由

優勢：可以自己控制分片算法、性能比代理的好

劣勢：維護成本高、擴容/縮容等運維操作都需要自己研發

· 代理分片（redis中間件）

代理程序接收到來自業務程序的數據請求，根據路由規則，將這些請求分發給正確的Redis實例并返回給業務程序。使用類似Twemproxy、Codis等中間件實現。

優勢：運維方便、程序不用關心如何鏈接Redis實例

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

·Redis Cluster

優勢：官方集群解決方案、無中心節點，和客戶端直連，性能較好

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

總結

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容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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