大数据时代，Redis记忆容量限制1G（redis限制1g）

无大礼？

随着科技的不断发展，大数据已成为当今信息社会最主要核心资源。大量的数据、新结构、新机制和新算法正在助推新兴行业不断发展壮大，为企业搭建全新的传统经济模式架构。Redis是一种开放源码，内存而非文件存储的基于键值对的非关系Of型NoSQL数据库，因其容量限制1G，成为大数据时代的瓶颈。

在大数据的使用方面，Redis的容量很容易受到限制，而当存储数据量超过Redis的容量后，Redis将无法完成存储，最终将可能导致系统因数据容量不足而无法正常运行。因此，基于容量限制1G的Redis不能满足现代信息社会对数据的需求，也就意味着大数据时代如果仍然坚持基于Redis的解决方案的话，会遇到十分明显的问题，制约着企业发展速度。

为解决此种情况出现的问题，我们可以把Redis的存储容量增加，使用分布式存储的方式来解决储存容量的担忧，增加Redis的存储容量，以适用大数据时代。可以用以下代码实现：

# 分片实现代码
nodes = [
    { 'host': '192. 168. 1. 10', 'port': 6379, 'db': 0, 'weight': 1 },
    { 'host': '192. 168. 1. 11', 'port': 6379, 'db': 0, 'weight': 1 },
    { 'host': '192. 168. 1. 12', 'port': 6379, 'db': 0, 'weight': 1 }
]

sharding_node = ShardedRedis('mymaster', nodes)
``` 
此外，为了提高Redis的可用性，可以使用Redis Cluster技术，针对大数据时代提供一种分布式存储方式，支持数据切片，能够提高存储Dapacity，同时也支持HA技术，保证Redis实例的可用性。

从上述内容可以看出，在大数据时代，Redis容量限制为1G不再够用，为了满足大数据时代对数据存储需求，增强Redis存储容量，提高可用性，有必要采用分布式存储方式，而且需要使用Redis Cluster技术实现数据切片，预防由于容量不足引起的影响。作为大数据时代的一个主要数据库，Redis必将走出自己的明天。