**redis內(nèi)存配置的核心參數(shù)是 maxmemory，它限制 redis 可使用內(nèi)存量。當(dāng)超過(guò)此限制時(shí)，redis 根據(jù) maxmemory-policy 執(zhí)行淘汰策略，有：noeviction（直接拒絕寫(xiě)入）、allkeys-lru/volatile-lru（按lru淘汰）、allkeys-random/volatile-random（隨機(jī)淘汰）、volatile-ttl（按過(guò)期時(shí)間淘汰）。其他相關(guān)參數(shù)包括 maxmemory-samples（lru采樣數(shù)量）、rdb-compression

Redis內(nèi)存配置？這可是個(gè)老生常談，卻又常常讓人頭疼的問(wèn)題。 你以為簡(jiǎn)單地調(diào)大 maxmemory 就萬(wàn)事大吉了？ Naive！ 這篇文章就來(lái)扒一扒Redis內(nèi)存配置的那些事兒，讓你不再為內(nèi)存告急而抓耳撓腮。讀完之后，你就能像老司機(jī)一樣，輕松駕馭Redis的內(nèi)存配置，讓你的Redis跑得又快又穩(wěn)。

先別急著看參數(shù)，咱們先聊聊Redis的內(nèi)存模型。Redis是基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫(kù)，所有數(shù)據(jù)都存在內(nèi)存中。 這就決定了內(nèi)存配置的重要性。 內(nèi)存不夠，輕則性能下降，重則宕機(jī)。 理解了這一點(diǎn)，你才能更好地理解各種內(nèi)存配置參數(shù)的作用。

Redis的核心內(nèi)存參數(shù)，毫無(wú)疑問(wèn)是 maxmemory 。 它限制了Redis可使用的最大內(nèi)存量。 超過(guò)這個(gè)限制，Redis會(huì)根據(jù)你設(shè)置的 maxmemory-policy 來(lái)執(zhí)行不同的淘汰策略。 這策略可不少，noeviction 、allkeys-lru 、allkeys-random 、volatile-lru 、volatile-random 、volatile-ttl ，每個(gè)都有自己的特點(diǎn)。 noeviction 最簡(jiǎn)單粗暴，直接拒絕寫(xiě)入新數(shù)據(jù)，容易導(dǎo)致應(yīng)用阻塞； allkeys-lru 和 volatile-lru 則會(huì)根據(jù)LRU算法淘汰最久未使用的鍵，相對(duì)溫和； 而 random 策略嘛，就比較隨意了，適合對(duì)數(shù)據(jù)精度要求不高的場(chǎng)景。 選擇哪個(gè)策略，得根據(jù)你的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)定。 別圖省事都用 noeviction ，那可是個(gè)定時(shí)炸彈。

除了 maxmemory 和 maxmemory-policy ，還有其他的內(nèi)存相關(guān)參數(shù)，比如 maxmemory-samples 控制LRU算法采樣數(shù)量，影響淘汰策略的準(zhǔn)確性； rdb-compression 控制RDB持久化文件的壓縮級(jí)別，影響磁盤(pán)空間和持久化速度； 還有 aof-rewrite-incremental-fsync 影響AOF重寫(xiě)時(shí)的內(nèi)存使用等等。 這些參數(shù)的設(shè)置，需要根據(jù)你的Redis版本、硬件資源、應(yīng)用特點(diǎn)綜合考慮。

下面，咱們來(lái)看個(gè)例子，感受一下不同策略的差異：

# 模擬數(shù)據(jù) import random import time  data = {f"key_{i}": f"value_{i}" for i in range(1000)}  # 連接Redis (假設(shè)你已經(jīng)安裝了redis-py) import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)  # 設(shè)置不同的maxmemory-policy policies = ["noeviction", "allkeys-lru", "volatile-lru"]  for policy in policies:     print(f"Testing policy: {policy}")     r.config_set('maxmemory', '10mb') # 設(shè)置最大內(nèi)存為10MB     r.config_set('maxmemory-policy', policy)     start_time = time.time()     try:         for key, value in data.items():             r.set(key, value)     except redis.exceptions.RedisError as e:         print(f"Error: {e}")     end_time = time.time()     print(f"Time taken: {end_time - start_time:.2f} seconds")     print("-" * 20)  r.flushall() # 清理數(shù)據(jù)

這段代碼模擬了向Redis寫(xiě)入大量數(shù)據(jù)，并測(cè)試了三種不同的 maxmemory-policy 。 你會(huì)發(fā)現(xiàn)， noeviction 在內(nèi)存不足時(shí)會(huì)直接報(bào)錯(cuò)，而 lru 策略則會(huì)消耗更多的時(shí)間，因?yàn)樾枰M(jìn)行數(shù)據(jù)淘汰。 實(shí)際應(yīng)用中，你需要根據(jù)你的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和性能要求選擇合適的策略。

最后，提醒一句，別忘了監(jiān)控你的Redis內(nèi)存使用情況。 可以使用Redis自帶的監(jiān)控工具，或者一些第三方監(jiān)控工具，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，避免意外發(fā)生。 內(nèi)存配置不是一勞永逸的事情，需要根據(jù)實(shí)際情況不斷調(diào)整。 這需要經(jīng)驗(yàn)積累，也需要不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐。 祝你玩轉(zhuǎn)Redis內(nèi)存配置！