Redis满内存：如何及时清理？
Redis是一种流行的内存数据库，通常用于缓存和缩短查询时间。由于Redis的内存大小是有限的，因此它很容易遇到内存满的问题。当Redis达到内存限制时，它会采取不同的行动，其中之一是停止接受数据并报告错误。这意味着，必须及时清理Redis内存，以避免应用程序出现故障。本文将介绍一些有效的方法来解决Redis满内存的问题。
使用maxmemory配置
Redis提供了一个maxmemory选项，以确保Redis不会超过特定的内存限制。 maxmemory选项可以在redis.conf文件中设置，如下所示：
maxmemory 2GB
这将设置Redis的内存限制为2GB。Redis会在达到这个限制时，根据所配置的eviction policy策略来删除一些冗余数据。Redis支持不同的删除策略，如Least Recently Used (LRU)、Random和Least Frequently Used (LFU)策略。
手动清空数据
另一种有效的解决Redis满内存问题的方法是手动清空数据。您可以通过执行FLUSHDB命令，在不停止Redis 服务器 的情况下清空数据库，如下所示：
FLUSHDB
这将清除当前数据库中所有的键值对。您还可以使用FLUSHALL命令来清空所有数据库，如下所示：
FLUSHALL
这将清除所有数据库中的键值对。但是，此方法将导致Redis服务在执行期间停止，因此在生产环境中应谨慎使用。此外，您还可以手动删除键值对，如下所示：
DEL key1 key2 key3 ...
这将删除指定的键值对。使用这个方法可以保持Redis服务器在线，并减轻内存使用过多的负载。需要注意的是，手动删除键值对可以挽救你的Redis内存，但同时也会影响应用程序的正常运行，因此需要谨慎考虑。
使用Redis过期时间
Redis还支持为键设置过期时间，当过期时间到达时，Redis会自动将键值对删除。您可以使用EXPIRE命令来设置过期时间，例如：
EXPIRE key 3600
这将在一个小时后将键“key”删除。请注意，如果Redis达到内存限制时，对于具有较短过期时间的键，Redis大概率会将其删除。因此，使用过期时间是另一种有效的方式，可以避免Redis满内存问题。
结论
在生产环境中，Redis的性能非常重要，因为它通常用于缓存和加速查询。但是Redis的内存大小是有限的，并且满内存问题是非常常见的。解决Redis满内存问题的有效方法包括：使用maxmemory选项、手动清空数据、手动删除键值对和使用Redis过期时间。在使用这些方法之前，建议备份数据以防止误删数据。
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redis 关闭，虚拟内存会被清空吗
客户端调用shutdown会；服务在前台运行CTRL+C会；客户端exit退出不会。 说到底就是，redis 服务还在内存就会一直被使用。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
REDIS学习查看redis状态，以及rdb和aof两种持久化方案的区别
命令：redis-cli info //查看redis服务器状态的rdb : redis database 默认开启的，是将数据从内存备份到硬盘中。 aof：append only f 需要自己根据需要开启，是将执行命令存储在一个文件中。 建议看一下apeit-程序猿IT的文章《redis数据持久化》，讲的简单明了。
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