Redis内存优化

1.设置内存上限

使用maxmemory参数限制最大可用内存，当超出内存上限maxmemory时使用LRU等删除策略释放空间以及防止所用内存超过服务器物理内存。

2.配置内存回收策略

Redis所用内存达到maxmemory上限时会触发相应的溢出控制策略。具体策略受maxmemory-policy参数控制，Redis支持6种策略，如下所示:

noeviction:默认策略，不会删除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息(error)OOM command not allowed when used memory，此 时Redis只响应读操作。

volatile-lru:根据LRU算法删除设置了超时属性(expire)的键，直到腾出足够空间为止。如果没有可删除的键对象，回退到noeviction策略。

allkeys-lru:根据LRU算法删除键，不管数据有没有设置超时属性， 直到腾出足够空间为止。

allkeys-random:随机删除所有键，直到腾出足够空间为止。

volatile-random:随机删除过期键，直到腾出足够空间为止。

volatile-ttl:根据键值对象的ttl属性，删除最近将要过期数据。如果 没有，回退到noeviction策略。

3.键值对优化

降低Redis内存使用最直接的方式就是缩减键(key)和值(value)的长度。在完整描述业务情况下，键值越短越好。值对象缩减比较复杂，应该在业务上精简业务对象，去掉不必要的属性避免存储无效数据。其次在序列化工具选择上，应该选择更高效的序列化工具来降低字节数组大小。

4.共享对象池

共享对象池是指Redis内部维护[0-9999] [0-9999]的整数对象 池，用于节约内存。

但是共享对象池与maxmemory+LRU策略冲突，使用时需要注意。对于ziplist编码的值对象，即使内部数据为整数也无法使用共享对象池，因为ziplist使用压缩且内存连续的结构，对象共享判断成本过高。

5.字符串优化

字符串对象是Redis内部最常用的数据类型。所有的键都是字符串类 型，值对象数据除了整数之外都使用字符串存储。在使用过程中应当尽量优先使用整数，比字符串类型更节省空间。并且要优化字符串使用，避免预分配造成的内存浪费。使用ziplist压缩编码优化hash、list等结构，注重效率和空间的平衡，使用intset编码优化整数集合。使用ziplist编码的hash结构降低小对象链规模。

6.编码优化

Redis对外提供了多种数据类型，但是Redis内部对于不同类型的数据使用的内部编码不一样。内部编码不同将直接影响数据的内存占用和读写效率。

7.控制键的数量

当使用Redis存储大量数据时，通常会存在大量键，过多的键同样会消 耗大量内存。