使用Redis实现内存管理限制上限（redis 设置内存上限）
使用Redis实现内存管理：限制上限
Redis是一款典型的key-value存储系统，它具有超快的读写速度、可靠的数据持久性、多种数据结构支持等优点，被广泛应用在数据缓存、消息队列、计数器等场景中。本文将介绍如何使用Redis实现内存管理，通过设置内存上限，有效避免内存泄漏等问题。
一、Redis内存管理简介
在Redis中，内存是极为宝贵的资源。一方面，Redis需要用大量的内存来存储key-value数据，同时还需要维护索引、过期时间等元数据信息。另一方面，Redis采用单线程处理请求的方式，在处理大量请求时也需要通过内存缓存提高响应速度。
因此，在Redis使用过程中，内存管理显得格外重要。合理设置内存上限，可以有效防止由于内存过多导致系统性能下降、进程oom等问题。为此，Redis提供了一些内存管理相关的命令和配置项，如maxmemory、maxmemory-policy、mem_usage等。我们可以通过这些功能来实现内存限制、内存回收、内存统计等功能。
二、使用Redis限制内存上限
1. 配置maxmemory参数
我们需要在Redis配置文件中设置maxmemory参数，实现内存上限的限制。该参数的单位为byte。当Redis使用的内存超过这个上限时，通常会先删除一些内存占用较大的key-value数据，如果还是无法满足需求，就会拒绝新的写入请求。
修改redis.conf文件，在其中添加一行maxmemory （为限制大小），比如：
maxmemory 1000000000 # 限制为1GB
另外，maxmemory代表的是Redis数据存储所使用的内存，如果需要忽略Redis所用的其他内存，可以将maxmemory-policy参数设置为allkeys-lru。这样就可以做到精确地控制Redis数据使用的内存大小。
2. 利用Redis回收功能
当Redis使用的内存超过上限时，我们可以通过设置maxmemory-policy的值，来指定内存回收策略，常见的策略有：
– volatile-lru：删除设置了过期时间的key的内存，然后再按照LRU算法删除内存。
– volatile-ttl：删除设置了过期时间的key的内存，优先删除剩余时间较短的key。
– allkeys-lru：按照LRU算法删除内存，不管key是否设置了过期时间。
– allkeys-random：随机删除key的内存。
– volatile-lfu：删除设置了过期时间的key的内存，然后再按照LFU算法删除内存。
– allkeys-lfu：按照LFU算法删除内存，不管key是否设置了过期时间。
修改redis.conf文件，将maxmemory-policy设置为我们需要的策略之一即可。
3. 监控Redis内存使用情况
除了以上两种方式，我们还可以通过Redis的命令获取内存使用情况，实时监测Redis使用的内存大小，例如：
>MEMORY USAGE key # 获取指定key占用内存大小，单位byte
(integer) 240
>MEMORY STATS # 获取Redis系统内存使用情况，单位byte
# Memory
used_memory:646744
used_memory_human:631.32K
used_memory_rss:2138112
used_memory_rss_human:2.04M
used_memory_peak:657560
used_memory_peak_human:642.46K
total_system_memory:3991351808
total_system_memory_human:3.72G
used_memory_lua:45056
used_memory_lua_human:44.00K
maxmemory:0
maxmemory_human:0B
maxmemory_policy:noeviction
mem_fragmentation_ratio:3.30
mem_allocator:jemalloc-3.6.0
通过以上的命令，我们可以实时监测到Redis的内存使用情况，从而更加精细地管理Redis的内存资源。
三、使用Redis的Lua脚本实现自定义内存限制
除了以上三种方式，我们还可以通过Redis的Lua脚本来自定义实现内存限制。具体方案可以参考以下示例代码：
— 定义限制内存大小为1GB
local limit = 1 * 1024 * 1024 * 1024
— 计算当前Redis所占内存大小
local current = redis.call(‘MEMORY’, ‘USAGE’, ‘lua_track_*’)
— 如果当前Redis内存已经超过了限制，那么删除以lua_track_为前缀的key
if current > limit then
redis.call(‘EVAL’, “return redis.call(‘DEL’, unpack(redis.call(‘KEYS’, ARGV[1])))”, 0, ‘lua_track_*’)
end
在以上示例代码中，我们首先定义了一个内存限制尺寸limit，然后计算了当前Redis中以lua_track_为前缀的key占用的内存大小，如果超过了限制，就通过redis.call(‘DEL’, unpack(redis.call(‘KEYS’, ARGV[1])))的方式删除了以lua_track_为前缀的所有key。这样，我们就实现了自定义的内存限制。
四、小结
内存管理是Redis中一项非常重要的工作，我们需要通过配置maxmemory参数、设置内存回收策略等方式来实现内存限制和内存回收。此外，我们还可以通过Redis的内存统计命令和Lua脚本自定义方式来更加灵活地管理Redis中的内存资源。本文希望能够对大家学习Redis内存管理提供帮助。
