随着Redis在消息队列、缓存、应用数据库、实时分析等应用更加普及，Redis内存使用一直是大家关注的重点。但有时因为错误的配置或不良的操作导致没有及时的释放内存空间。因此，如何优化Redis内存使用就成为企业在使用Redis时格外注重的需求。
首先，使用预估可以优化Redis内存使用。预估其实可以看做是Redis内部运行时实现内存调整的方案，它会自动检测Redis内存使用情况，然后根据使用情况调整它的内存分配设置，以充分利用Redis内存，提高内存效率。要开启此功能，需要在 服务器 上执行：
/bin/echo "maxmemory-policy allkeys-lfu" >> /etc/redis/redis.conf/bin/systemctl restrat redis
另外，Redis的安全性也应当充分注重，以减少安全漏洞的投入。我们可以使用提供的权限认证方式绑定开通Redis访问，例如通过设置“requirepass”参数来绑定密码，只要输入正确密码就可以进行访问；另外，也可以使用Redis自带的ACL功能，限制每个IP的访问权限，使用者只能访问指定的范围内的数据。
此外，每一次操作之后还需要释放掉未使用的内存空间，以免耗费系统资源。通常可以使用redis-cli工具中的flush命令来清空Redis的数据库，也可以使用redis-cli中的memory purge对Redis中未使用的内存进行清理操作，使内存更加安全，稳定，效率更高。
最后，不同的Redis应用也有不同的建议，比如缓存类Redis可以进行磁盘淘汰，即将缓存过期后的数据落地到磁盘上，从而节省内存资源；又或者采用key的序列化方式，即不将每个key的全部（key的长度+value的长度）缓存在内存中，而是仅仅缓存key长度，在需要拿value的时候再去磁盘读取，这样可以大大减少内存消耗。
总之，利用合理的预估及合理的安全设置，企业使用Redis可以进行内存的有效优化，使其内存更加安全，稳定，效率也随之更高，从而取得更好的效果。
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redis zadd 排序是升序还是降序
展开全部如果设置为非零，则在与客户端缺乏通讯的时候使用 SO_KEEPALIVE 发送 tcp acks 给客户端。这个之所有有用，主要由两个原因：1) 防止死的 peers2) Take the connection alive from the point of view of networkequipment in the middle.
OX0C9DE12指令引用的OX04CDE12内存不能为read是什么意思
一旦出现“XXXXXXXXXXXXX，该内存不能为‘read（或written）’”，什么都不用管，直接重装系统这是因为系统文件丢失、或者中毒引起的。 重装系统才可以彻底解决这类问题，使用杀毒软件或者修补补丁根本无法彻底解决问题何况本身重装系统就是需要经常做的，趁此机会正好重装系统。 一般长期不重装系统的机子最容易出现这种问题系统方面请楼主尽量使用纯净版的系统，不要用GHOST之类的系统，那是装机的地方为了效率而经常使用的系统罢了楼主要养成经常重装系统的习惯，一般来说，三个月就要重装一次，懒一点的半年也要重装一次了。 长时间不重装系统难免会因为残留的系统文件过多导致电脑后台程序过多，当然会拖慢电脑速度。 保持系统常新可以使电脑时刻保持高效状态自己家用电脑，多花点时间把系统和驱动搞好一点，不要敷衍了事，能用即可希望我的回答对你有帮助！
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。
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