Redis 内存满载了，怎么办？
2020-08-27 02:22:34
当 Redis 内存满载时，可通过配置内存淘汰策略、启用持久化保障数据安全、采用分片技术分散压力等方式解决，同时需明确 Redis 默认行为是拒绝服务以防止数据损坏。 具体应对措施如下：
内存淘汰策略- 作用：Redis 内置多种内存淘汰策略，用于在内存不足时自动删除部分数据，释放内存空间以容纳新数据。
- 常见策略：
LRU（最近最少使用）：根据数据最近被访问的时间进行淘汰，优先删除最近最少使用的键。例如，在一个缓存系统中，如果某些数据长时间未被访问，就会被 LRU 策略淘汰，为新数据腾出空间。
LFU（最不经常使用）：依据数据被访问的频率进行淘汰，删除访问频率最低的键。比如，一些偶尔被访问但访问次数较少的数据，在内存紧张时会被 LFU 策略优先淘汰。
- 配置方式：在 Redis 配置文件中，通过修改 maxmemory-policy 参数来设置淘汰策略，例如设置为 maxmemory-policy volatile-lru 表示对设置了过期时间的键采用 LRU 策略进行淘汰。
- 作用：将 Redis 数据持久化到硬盘，虽然不能直接增加内存容量，但能确保在 Redis 重启或意外关机时数据不丢失，为后续处理内存问题提供数据保障。
- 持久化方式：
RDB（Redis Database）：通过创建数据的快照来持久化数据。可以设置在特定时间间隔内，当数据发生一定数量的变化时，自动将数据保存到硬盘。例如，设置 save 900 1 表示在 900 秒内至少有 1 个键发生变化时，进行一次 RDB 持久化。
AOF（Append Only File）：记录所有对 Redis 数据库的写操作命令，并将这些命令追加到文件中。在 Redis 重启时，通过重新执行这些命令来恢复数据。AOF 持久化的安全性更高，但文件体积相对较大。可以通过设置 appendfsync 参数来控制数据同步到硬盘的频率，如 appendfsync everysec 表示每秒同步一次。
- 作用：将大数据集分散存储在多个 Redis 实例上，减轻单个实例的内存压力，提高系统的整体性能和可扩展性。
- 实现方式：
客户端分片：在客户端代码中，根据一定的规则（如哈希算法）将不同的键分配到不同的 Redis 实例上。例如，对键进行哈希计算，然后根据哈希值将键映射到不同的实例。
代理分片：使用代理中间件（如 Twemproxy、Codis 等）来管理多个 Redis 实例。客户端只需与代理进行通信，代理会根据配置的规则将请求转发到相应的 Redis 实例上。这种方式对客户端透明，便于管理和维护。
- 当 Redis 内存分配满时，在默认情况下，它会处理读取和删除请求，但不允许进一步申请新内存。这是为了防止数据损坏，因为没有足够的内存来安全地处理请求。例如，在执行写入操作时，如果内存不足，Redis 会返回错误信息，而不是尝试将数据写入硬盘来释放内存（Redis 写入硬盘是为了持久化，而不是为了多级存储，不会自动将数据移至硬盘以释放内存空间）。所以，在面对内存满载问题时，不能依赖 Redis 自动将数据移至硬盘的方式来解决，而应采取上述主动措施。
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