Redis是一款高性能、可扩展的NoSQL数据库，广泛用于支持高并发的网站服务、日志处理、消息队列等应用场景。但是，随着Redis数据量不断增加，其所占用的内存逐渐增加，这就会导致Redis出现满内存问题。本文将介绍几种解决Redis满内存问题的方法。
1. 设置过期时间
在Redis中，我们可以通过设置过期时间来自动删除过期的数据，从而释放内存。我们可以在对数据进行添加操作时，同时设置对应的过期时间。例如：
SET Key value EX seconds
其中，EX代表设置过期时间，seconds为过期时间，单位为秒。这样一来，Redis将会在seconds秒之后自动删除该key对应的value，从而避免Redis满内存问题。
2. 使用LRU算法淘汰数据
LRU（Least Recently Used）算法是一种常见的缓存淘汰算法，它的原理是将最近最少使用的数据删除，从而释放出更多的内存空间。在Redis中，我们可以通过设置maxmemory-policy参数，将淘汰策略设置为LRU。例如：
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru
这样一来，当Redis的内存占用超过maxmemory限制时，Redis会自动删除最近最少使用的数据，从而腾出更多的内存空间。但是，需要注意的是，使用LRU算法可能会对数据的访问效率产生一定的影响。
3. 持久化到磁盘
持久化是指将Redis中的数据备份到磁盘中，从而保证数据的安全性。在Redis中，我们可以通过RDB和AOF两种持久化方式来实现。其中，RDB是指将Redis中的数据保存为一个二进制文件，AOF是指将每个写操作都记录下来，从而避免数据丢失。这样一来，即使Redis满内存了，我们仍然能够通过将数据持久化到磁盘中来保证数据的安全性。例如：
SAVEBGSAVE
其中，SAVE会在主线程中进行数据备份，会阻塞服务；BGSAVE会在后台线程中进行数据备份，不会阻塞服务。
4. 增加内存
如果Redis的内存占用率过高，我们也可以考虑增加Redis的内存。通过增加内存，我们可以让Redis更好地处理更多的数据，从而避免Redis满内存问题。例如：
CONFIG SET maxmemory 1GB
这里将Redis的最大内存设置为1GB。
综上所述，Redis满内存问题的解决方法包括设置过期时间、使用LRU算法淘汰数据、持久化到磁盘和增加内存。根据不同的应用场景和需求，我们可以选择合适的方法来解决Redis满内存问题。同时，我们也需要合理地规划和管理Redis的内存使用，从而提高Redis的性能和可靠性。
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缓存是什么意思？
缓存（Cache memory）是硬盘控制器上的一块内存芯片，具有极快的存取速度，它是硬盘内部存储和外界接口之间的缓冲器。 由于硬盘的内部数据传输速度和外界介面传输速度不同，缓存在其中起到一个缓冲的作用。 缓存的大小与速度是直接关系到硬盘的传输速度的重要因素，能够大幅度地提高硬盘整体性能。 当硬盘存取零碎数据时需要不断地在硬盘与内存之间交换数据，如果有大缓存，则可以将那些零碎数据暂存在缓存中，减小外系统的负荷，也提高了数据的传输速度。 硬盘的缓存主要起三种作用：一是预读取。 当硬盘受到CPU指令控制开始读取数据时，硬盘上的控制芯片会控制磁头把正在读取的簇的下一个或者几个簇中的数据读到缓存中（由于硬盘上数据存储时是比较连续的，所以读取命中率较高），当需要读取下一个或者几个簇中的数据的时候，硬盘则不需要再次读取数据，直接把缓存中的数据传输到内存中就可以了，由于缓存的速度远远高于磁头读写的速度，所以能够达到明显改善性能的目的；二是对写入动作进行缓存。 当硬盘接到写入数据的指令之后，并不会马上将数据写入到盘片上，而是先暂时存储在缓存里，然后发送一个“数据已写入”的信号给系统，这时系统就会认为数据已经写入，并继续执行下面的工作，而硬盘则在空闲（不进行读取或写入的时候）时再将缓存中的数据写入到盘片上。 虽然对于写入数据的性能有一定提升，但也不可避免地带来了安全隐患——如果数据还在缓存里的时候突然掉电，那么这些数据就会丢失。 对于这个问题，硬盘厂商们自然也有解决办法：掉电时，磁头会借助惯性将缓存中的数据写入零磁道以外的暂存区域，等到下次启动时再将这些数据写入目的地；第三个作用就是临时存储最近访问过的数据。 有时候，某些数据是会经常需要访问的，硬盘内部的缓存会将读取比较频繁的一些数据存储在缓存中，再次读取时就可以直接从缓存中直接传输。 缓存容量的大小不同品牌、不同型号的产品各不相同，早期的硬盘缓存基本都很小，只有几百KB，已无法满足用户的需求。 2MB和8MB缓存是现今主流硬盘所采用，而在服务器或特殊应用领域中还有缓存容量更大的产品，甚至达到了16MB、64MB等。 大容量的缓存虽然可以在硬盘进行读写工作状态下，让更多的数据存储在缓存中，以提高硬盘的访问速度，但并不意味着缓存越大就越出众。 缓存的应用存在一个算法的问题，即便缓存容量很大，而没有一个高效率的算法，那将导致应用中缓存数据的命中率偏低，无法有效发挥出大容量缓存的优势。 算法是和缓存容量相辅相成，大容量的缓存需要更为有效率的算法，否则性能会大大折扣，从技术角度上说，高容量缓存的算法是直接影响到硬盘性能发挥的重要因素。 更大容量缓存是未来硬盘发展的必然趋势。 缓存大小也是CPU的重要指标之一，而且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是和处理器同频运作，工作效率远远大于系统内存和硬盘。 实际工作时，CPU往往需要重复读取同样的数据块，而缓存容量的增大，可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率，而不用再到内存或者硬盘上寻找，以此提高系统性能。 但是由于CPU芯片面积和成本的因素来考虑，缓存都很小。 L1 Cache(一级缓存)是CPU第一层高速缓存，分为数据缓存和指令缓存。 内置的L1高速缓存的容量和结构对CPU的性能影响较大，不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成，结构较复杂，在CPU管芯面积不能太大的情况下，L1级高速缓存的容量不可能做得太大。 一般服务器CPU的L1缓存的容量通常在32—256KB。 L2 Cache(二级缓存)是CPU的第二层高速缓存，分内部和外部两种芯片。 内部的芯片二级缓存运行速度与主频相同，而外部的二级缓存则只有主频的一半。 L2高速缓存容量也会影响CPU的性能，原则是越大越好，现在家庭用CPU容量最大的是512KB，而服务器和工作站上用CPU的L2高速缓存更高达256-1MB，有的高达2MB或者3MB。 L3 Cache(三级缓存)，分为两种，早期的是外置，现在的都是内置的。 而它的实际作用即是，L3缓存的应用可以进一步降低内存延迟，同时提升大数据量计算时处理器的性能。 降低内存延迟和提升大数据量计算能力对游戏都很有帮助。 而在服务器领域增加L3缓存在性能方面仍然有显著的提升。 比方具有较大L3缓存的配置利用物理内存会更有效，故它比较慢的磁盘I/O子系统可以处理更多的数据请求。 具有较大L3缓存的处理器提供更有效的文件系统缓存行为及较短消息和处理器队列长度。 其实最早的L3缓存被应用在AMD发布的K6-III处理器上，当时的L3缓存受限于制造工艺，并没有被集成进芯片内部，而是集成在主板上。 在只能够和系统总线频率同步的L3缓存同主内存其实差不了多少。 后来使用L3缓存的是英特尔为服务器市场所推出的Itanium处理器。 接着就是P4EE和至强MP。 Intel还打算推出一款9MB L3缓存的Itanium2处理器，和以后24MB L3缓存的双核心Itanium2处理器。 但基本上L3缓存对处理器的性能提高显得不是很重要，比方配备1MB L3缓存的Xeon MP处理器却仍然不是Opteron的对手，由此可见前端总线的增加，要比缓存增加带来更有效的性能提升。 参考资料：
redis中的zadd是啥意思
redis是一个key-value存储系统。 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。 与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。 区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
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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