idc.com/xtywjcwz/36842.html" target="_blank">Redis：内存瞬间暴涨！
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，被广泛应用于高并发场景中的缓存、会话管理和消息队列等方面。然而，使用Redis时注意内存使用量是非常重要的一点。因为如果Redis内存使用量超过了可用内存，就会出现内存瞬间暴涨的情况，这可能会导致Redis崩溃并损坏数据。
Redis内存瞬间暴涨的原因：
当Redis运行时所使用的内存达到了最大可使用内存的上限，Redis会触发内存淘汰机制，将一些键删除以腾出更多的内存空间。但是，当命中率较低的键数量太多，内存淘汰机制就无法及时有效地淘汰这些键，导致内存空间很快被占用完毕。此时，Redis会将淘汰机制中暂时不能清除的键存储在“键空间”中，直到这些键被移除为止。
因此，当出现大量命中率较低但是由于某些原因无法被淘汰的键时，Redis所使用的内存就会在短时间内迅速增长，此时就有可能触发内存瞬间暴涨的情况。
如何避免Redis内存瞬间暴涨：
1. 配置合理的maxmemory：Redis提供了maxmemory参数来限制Redis可用的内存大小。因此，我们应当根据机器配置和实际业务情况来合理地设置maxmemory参数。
2. 配置合理的内存淘汰策略：Redis提供了6种内存淘汰策略，包括volatile-lru、allkeys-lru、volatile-lfu、allkeys-lfu、volatile-random以及noeviction。我们应该根据实际业务情况选择合适的内存淘汰策略。
3. 优化缓存策略：如果我们的Redis使用场景中需要频繁读取，而很少写入，可以考虑使用Redis的读操作缓存策略。
4. 减少大内存占用的操作：例如一次性读写大量的数据，一次性扫描大量的keys、value等。
5. 定期监控Redis内存使用情况：通过使用Redis提供的命令INFO MEMORY，我们可以监控Redis内存使用情况，及时发现内存占用过高的问题。
下面是一个通过Python定时查看Redis内存使用情况的代码：
import redis
import time
redis_cli = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, password=’password’) # 连接Redis
while True:
info = redis_cli.info(‘memory’)
used_memory = info[‘used_memory’]
max_memory = info[‘maxmemory’]
print(f’Redis当前已使用内存: {used_memory // 1024 // 1024}M/{max_memory // 1024 // 1024}M’)
time.sleep(10) # 每过10秒查看一次
总结：当Redis内存使用率过高时，就有可能引发内存瞬间暴涨，这可能会导致Redis崩溃。因此，我们应该合理配置maxmemory和内存淘汰策略，同时优化缓存策略，减少大内存占用的操作，并定期监控Redis内存使用情况，从而避免内存占用过高的问题。
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为啥redis 使用跳表而不是使用 red-black
redis使用跳表(ziplist)? 首先，跳表是skiplist？不是ziplist。ziplist在redis中是一个非常省内存的链表（代价是性能略低），所以在hash元素的个数很少（比如只有几十个），那么用这个结构来存储则可以在性能损失很小的情况下节约很多内存
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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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