Redis内存瞬间暴涨（redis让内存一下爆了）

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：

“`python

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。