别再问我Redis内存满了该怎么办了
根据业务需求，可以选择定时、惰性或定期删除过期键，以平衡内存使用和CPU资源消耗。利用持久化机制：RDB快照模式可以保存Redis在某个时间点的数据状态，只保存活跃数据，有助于节省存储空间。AOF模式通过记录所有对数据库进行的写操作来保证数据持久化，可以通过Rewrite操作优化存储，避免过期键被写入。
当内存使用逼近极限，Redis首先会停止接受新的写入，采取以下措施之一：异步删除已过期或设置过期时间的键，采用惰性删除策略，以释放部分内存。另一种策略是最近最少使用（LRU）淘汰，即移除最长时间未被使用的键。如果内存持续满载，Redis将依次停止接受写入和读取请求，导致服务中断，从而影响系统可用性。
要查询最大运行内存，可通过命令 `config get maxmemory` 来查看设置值。默认情况下，64位系统的最大内存为无限制，而32位系统默认为3GB。要查看当前 Redis 的内存淘汰策略，使用 `config get maxmemory-policy` 命令。
首先，内存达到 maxmemory 设定时，Redis 会停止提供除 del、hdel、unlink 以外的其他写操作，但读操作仍可继续。接下来，Redis 会根据 maxmemory-policy 参数配置的策略决定如何处理内存满载的情况。
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）volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除 例如：redis 里有10个key，现在内存已经满了，设置的淘汰策略是allkeys-lru，redis需要删除掉一些key来保证你可以继续写入。
lru的原理是什么?redis是如何实现lru的?
1、LRU算法的核心思想是缓存最近频繁访问的数据，以减少磁盘I/O操作。当缓存空间满时，会淘汰最长时间未被访问的数据。 在操作系统和数据库优化中，LRU算法起着关键作用，尤其在Redis和MySQL这样的数据存储系统中，如何高效地利用内存。
2、方法论原理：LFU 的方法论原理是“偏态分布”，即认为访问频度分布是不均匀的，低频访问的 key 更适合被淘汰。总结： LRU 和 LFU 都是 Redis 中用于实现 cache 淘汰的算法，它们分别基于“最近最少使用”和“访问频度最低”的原则。
3、LRU算法： 基于原理：LRU算法基于数据的最近使用时间进行淘汰，它会将长时间未使用的数据从内存中移除，以确保最近使用的数据能够被保留。 Redis实现：Redis的LRU实现采用的是近似算法，而不是严格意义上的LRU。它通过随机选取一定数量的样本数据，然后根据这些样本数据的访问时间来决定哪些数据应该被淘汰。
4、原理：LRU算法的核心思想是，如果数据在最近一段时间内没有被访问，那么在未来被访问的可能性较低。因此，当内存空间达到上限时，最少被访问的数据将被淘汰。数据结构：Redis内部采用Hash表与双向链表结合的数据结构来实现LRU算法。Hash表用于确保数据查找效率，而双向链表则支持高效的数据插入与删除操作。
5、LRU原理： LRU，即Least Recently Used策略，用于内存管理中淘汰不常用的内存页，以高效利用内存资源。 基于假设：最近被访问的内存页在未来被再次访问的可能性更大。 实现方式：通常使用HashMap与双向链表组合。HashMap确保查找键的时间复杂度为O，双向链表维护数据访问顺序，链表头部记录最近访问的数据。
redis内存满了怎么办?让你玩懂8种内存淘汰策略
首先，解决 Redis 内存满问题的一个直接方法是增加可用内存。这可以通过修改 Redis 配置文件中的 `maxmemory` 参数来实现。例如，将最大内存设置为 1000MB 可以通过命令行或配置文件完成。然而，如果无法增加 Redis 的可用内存，就需要采取内存淘汰策略来优化内存使用。
noeviction策略不删除任何数据，内存满时禁止写入新数据，为默认策略。volatile-ttl策略优先删除即将过期的数据。allkeys-random策略随机删除数据。volatile-random策略优先删除已设置过期时间的数据，采用随机方式。allkeys-lru策略基于LRU算法删除最近最少使用的数据。
当存储数据超过配置的内存限制时，Redis会采用淘汰策略来清理空间。常见的淘汰策略包括LRU、allkeyslru、random等。具体策略的选择取决于数据的访问模式。Redis 0引入了LFU算法，它依据访问频率而非最近访问时间来淘汰键，可以更准确地识别并保留热点数据。
Redis的内存被占满后,如何进行清理?
当 Redis 的内存被占满后，可以通过以下几种方式进行清理： 使用 `redis-cli` 工具手动删除 key。可以使用 `keys *` 命令查找所有 key，然后使用 `del` 命令逐个删除。这种方法适用于知道哪些 key 可以被删除的情况。 设置过期时间。
Redis服务器内存有限，需采取数据过期和淘汰策略以避免内存占满。数据过期策略分为两种：惰性删除和定期删除。惰性删除策略检查是否过期后仅在需要使用数据时执行，不频繁使用的数据不会导致CPU和时间浪费。惰性删除策略的缺点是，已过期数据若未使用，会继续占用内存。
数据过期清除策略有定期删除与惰性删除两种。定期删除策略中，Redis会每隔100ms随机抽查部分设置过期时间的key，检查是否过期，过期则删除。这种方式避免了定时删除的高CPU占用问题，但在并发环境下仍需关注对CPU的影响。惰性删除则在获取key时检查是否过期并删除，但可能造成过期key未及时清理，形成内存堆积。
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redis淘汰策略有哪些
noeviction：这是Redis的默认淘汰策略，意味着不会淘汰任何数据。当内存使用达到限制时，大部分写操作将返回错误，除非数据已经存在于内存中（例如，对于DEL命令）。 allkeys-lru：此策略从所有键中选择数据进行淘汰，基于最近最少使用（LRU）算法。LRU算法优先删除最近最少被访问的键。
另一种策略是 LFU（Least Frequently Used）。LFU 是基于“最不经常使用”的原则，优先淘汰使用频率最低的数据。与 LRU 类似，LFU 也需要结合哈希表和双向链表来实现，通过计数器记录每个数据块的使用频率，从而在内存满时决定淘汰策略。Redis 还支持 TTL（Time To Live）策略，即设置数据的过期时间。
Redis 的 maxmemory 数据淘汰策略主要包括以下几种：不淘汰数据：当内存超出限制时，禁止大多数写命令，返回 oomerr 错误。仅允许执行少量写命令，如删除命令 del、hdel 和 unlink。随机淘汰：volatilerandom：随机淘汰设置了过期时间的数据。allkeysrandom：随机淘汰数据库中的所有数据。
Redis淘汰策略主要有三种： 内存淘汰：Redis默认的淘汰策略，当内存使用超过配置的maxmemory后，就会自动淘汰一些数据。 LRU（Least Recently Used）：最近最少使用淘汰，当内存使用超过配置的maxmemory后，会淘汰最近最少使用的数据。
当存储数据超过配置的内存限制时，Redis会采用淘汰策略来清理空间。常见的淘汰策略包括LRU、allkeyslru、random等。具体策略的选择取决于数据的访问模式。Redis 0引入了LFU算法，它依据访问频率而非最近访问时间来淘汰键，可以更准确地识别并保留热点数据。
自动清理过期键：Redis支持为键设置过期时间，当键的过期时间到达时，Redis会自动删除这些键以释放内存。在清理过期键时，Redis会优先扫描那些已设置过期时间的键。应用淘汰策略：当内存达到上限且所有键都没有过期时，Redis会根据maxmemory参数配置的淘汰策略来决定删除哪些键。
