redis数据超过内存，redis 内存占用过高

redis缓存数据,内存占满,怎么解决

1、加内存了，现在就剩内容容易占满，其他的都问题不大，内存如果一周占用超过80%就要加内存了，要不网站就比较卡。

2、通过命令修改 Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小 既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。

3、springboot整合Redis参考， SpringBoot整合Redis - (jianshu.com) 在整合Redis的基础上，在新加监听配置 监听配置类 监听类 将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据。

4、首先查看业务日志，查看一下redis 使用情况是否是存在连接数占满或者创建失败的异常，如果存在，在客户端服务器，使用top 指令，查看使用率高的线程，然后jstack pid，查看当前线程的使用情况。

5、内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制。

redis中的数据占用内存大小分析

其中SDS的保存占用的内存如下所示：在 SDS 中，buf 保存实际数据，而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销。

原因如下： 如果 used_memory 使用了虚拟内存，如果虚拟内存使用量超过 Redis进程本身占用内存大小 + 程序内存碎片 ，则 used_memory 值可能大于 used_memory_rss。

数据库是由一个整数索引标识，而不是由一个数据库名称。默认情况下，一个客户端连接到数据库0。每个数据库都有属于自己的空间，不必担心之间的key冲突。

数据库比较大的话，我们很容易就能查出是哪些表占用的空间；不过如果 redis 内存比较大的话，我们就不太容易查出是哪些（种）键占用的空间了。

既然可以设置 Redis 最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。

redis内存满了,会宕机吗?

1、数据持久化：Redis提供了RDB和AOF两种持久化策略，但在某些情况下，如意外宕机等，可能会导致缓存数据的丢失。内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。

2、宕机，指操作系统无法从一个严重系统错误中恢复过来，或系统硬件层面出问题，以致系统长时间无响应，而不得不重新启动计算机的现象。它属于电脑运作的一种正常现象，任何电脑都会出现这种情况。

3、可在redis.conf中配置，会以一段时间内达到指定修改的次数为规则来触发快照操作，快照文件名为dump.rdb。每当Redis服务重启的时候都会从该文件中把数据加载到内存中。在60秒内有10000次操作即触发RDB持久化。

4、内存越大，触发持久化的操作阻塞主线程的时间越长 Redis是单线程的内存数据库，在redis需要执行耗时的操作时，会fork一个新进程来做，比如bgsave，bgrewriteaof。

5、当aof的刷盘机制为everysec，redis写完内存后就返回，刷盘操作是放到后台线程中去执行的，后台线程每隔1秒把内存中的数据刷到磁盘中 当aof的刷盘机制为no，宕机后可能会造成部分数据丢失，一般不采用。

6、Pika 主要解决的是用户使用 Redis 的内存大小超过 50G、80G 等等这样的情况，会遇到启动恢复时间长，一主多从代价大，硬件成本贵，缓冲区容易写满等问题。Pika 就是针对这些场景的一个解决方案。

Redis内存满了会怎么样?

与RDB 存储某个时刻的快照不同， AOF 持久化方式会记录客户端对服务器的每一次写操作命令，并将这些写操作以 Redis 协议追加保存到以后缀为 aof 文件末尾，在Redis服务器重启时，会加载并运行 aof 文件的命令，以达到恢复数据的目的。

将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据。

当Redis内存超出物理内存限制时，内存数据会开始和磁盘产生频繁的交换，使得性能急剧下降。

Redis数据的过期与淘汰

那对于过期数据，一般有三种方式进行处理：Redis的过期删除策略： 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类，对于key过期，需要得到通知，做业务处理的，可以做此监听。

内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制。

当Redis内存超出物理内存限制时，内存数据会开始和磁盘产生频繁的交换，使得性能急剧下降。

redis数据量过大怎么办

如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁 盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。

可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大，会导致操作耗时增加。可以尝试减小set操作要处理的数据量，如拆分为多个操作、使用批量操作等。

发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。同时，单线程的天性决定，高并发对同一个键的操作会排队处理，如果并发量很大，可能造成后来的请求超时。

如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发。

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