针对Redis的内存优化分配策略（redis的内存分配）

Redis是一个高性能、基于内存的键值数据库。在大规模应用的情况下，优化Redis内存的分配策略是非常必要的。本文将介绍几种优化Redis内存分配的方法。

1. 配置maxmemory的大小

Redis的maxmemory配置项是用来限定Redis使用最大内存的大小。如果Redis内存使用达到了配置的maxmemory上限，Redis会根据一定的策略做出响应。这个策略可以是首先关闭写入操作、之后是移除旧的键值对来释放更多的内存。

为了更好的控制Redis实例的内存占用情况，建议在使用Redis时配置一个合理的maxmemory值。需要注意的是，设置maxmemory需要综合考虑业务的读写情况。如果设置的值过小，可能会导致Redis频繁清理内存，长时间的占用CPU资源，甚至导致服务不可用。

2. 选择合适的数据结构

Redis支持的数据结构非常丰富，如字符串、哈希、链表、集合、有序集合等。在数据结构的选择方面，需要根据具体业务场景来进行选择。

对于大型的字符串类型数据，建议对其进行压缩保存。对于数值型的数据，可以考虑使用另外一种类型的数据结构来存储，例如使用ZSET有序集合，通过将数值作为score来存储。

此外，在选择数据结构的时候，还需要注意其内存占用情况。例如，哈希类型的数据结构在内存占用方面往往比链表类型的数据结构更高效。

3. 关闭多余的Redis功能

Redis内嵌的一些功能，如AOF和RDB持久化、LUA脚本、慢查询日志等会占用大量的内存。在配置Redis时需要仔细考虑这些附带功能是否需要，如果不需要可以关闭它们，从而减少内存的使用。

4. 优化Redis的对象过期策略

所有被存储在Redis中的对象都可以设置过期时间，当对象过期后，Redis会将其自动从内存中清除。设计合理的过期策略能够减少内存的占用率。

对过期时间较短的键值对，可以选择定期清理；对于过期时间较长的键值对，可以采用定时器方法，保证对象在规定的时间之后失效。

下面是一个基于定期清理的例子：

#!/usr/bin/python
import time
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.hset('user', 'name', 'Jack')
r.hset('user', 'age', 20)
r.expire('user', 5) # 5秒后过期
while True:
    time.sleep(1)
    if r.ttl('user') == -2:
        print('user has expired.')
        break

在上面的例子中，我们使用Redis的expire()函数为’hset’中的对象设置了过期时间，然后再while循环中每1秒调用一下ttl()函数查询剩余时间，如果ttl的返回值为-2，则表明对象已经被清空，过期操作成功。

5. 使用Redis虚拟内存

还可以考虑使用Redis虚拟内存的功能。Redis虚拟内存是一种较为特殊的内存分配方式，它允许Redis连续使用磁盘来存储Redis的内存数据。这样，就可以将Redis的数据存储在磁盘中，从而避免大块内存的分配，减轻内存压力。

下面是一个启用Redis虚拟内存的例子：

redis-server --maxmemory 500mb --maxmemory-policy allkeys-lru --vm-enabled yes --vm-max-memory 1g --vm-page-size 32mb

在上面的例子中，我们使用了Redis虚拟内存的功能，将内存限制到500MB，并设置了最大内存使用策略为allkeys-lru，同时开启了虚拟内存功能，允许最大的虚拟内存为1GB，并设置了每页的大小为32MB。

总结

Redis的高性能、基于内存的架构使得它在大型应用中得到了广泛的应用。然而，对于内存分配的优化策略也需要进行实际的操作和实践，通过以上几种优化策略，能够提高Redis的性能和可靠性。