redis存储数据满，redis存储满了,怎么办

redis中的数据占用内存大小分析

原因如下： 如果 used_memory 使用了虚拟内存，如果虚拟内存使用量超过 Redis进程本身占用内存大小 + 程序内存碎片 ，则 used_memory 值可能大于 used_memory_rss。

其中SDS的保存占用的内存如下所示：在 SDS 中，buf 保存实际数据，而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销。

数据库是由一个整数索引标识，而不是由一个数据库名称。默认情况下，一个客户端连接到数据库0。每个数据库都有属于自己的空间，不必担心之间的key冲突。

redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M。操作方法如下：首先要安装redis，开启redis的服务。安装python的redis模块。pip install redis。第一种直接连接redis。打开redis客户端，查看redis数据库。

相关问答

Q1: Redis的各数据类型的内存占用

其中SDS的保存占用的内存如下所示：在 SDS 中，buf 保存实际数据，而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销。

对象内存（推荐学习：Redis视频教程）对象内存是Redis内存占用最大的一块，存储着用户所有的数据。Redis所有数据都采用key-value数据类型，每次创建键值对时，至少创建两个类型对象：key对象和value对象。

used_memory 为 Redis 内存分配器（如：jemalloc）分配的 内存总量 ，这些内存主要用于存储 Redis 实际运行时产生的数据。注意，这里说的内存总量包含 内存 和 虚拟内存 。

dict类型使用的两个指向哈希表的指针，其中0号哈希表（ht[0]）主要用于存储数据库的所有键值，而1号哈希表主要用于程序对0号哈希表进行rehash时使用，rehash一般是在添加新值时会触发，这里不做过多的赘述。

Q2: Redis内存满了会怎么样?

1、获取当前内存淘汰策略：通过配置文件设置淘汰策略（修改redis.conf文件）：通过命令修改淘汰策略：近似LRU算法 Redis使用的是近似LRU算法，它跟常规的LRU算法还不太一样。

2、与RDB 存储某个时刻的快照不同， AOF 持久化方式会记录客户端对服务器的每一次写操作命令，并将这些写操作以 Redis 协议追加保存到以后缀为 aof 文件末尾，在Redis服务器重启时，会加载并运行 aof 文件的命令，以达到恢复数据的目的。

3、将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据。

Q3: redis数据量过大怎么办

如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁 盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。

第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache。

可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大，会导致操作耗时增加。可以尝试减小set操作要处理的数据量，如拆分为多个操作、使用批量操作等。

Q4: redis这些内存消耗数据怎么看呢,主要看哪个说明内存比较大了

used_memory 为 Redis 内存分配器（如：jemalloc）分配的 内存总量 ，这些内存主要用于存储 Redis 实际运行时产生的数据。注意，这里说的内存总量包含 内存 和 虚拟内存 。

Hash 类型设置了用压缩列表保存数据时的两个阈值，一旦超过了阈值，Hash 类型就会用哈希表来保存数据了。这两个阈值分别对应以下两个配置项：hash-max-ziplist-entries：表示用压缩列表保存时哈希集合中的最大元素个数。

使用Redis客户端连接Redis，保证可以执行Redis命令，可以用RedisDesktopManager，当然也可使用Xshell。执行infomemory查询Redis内存使用情况信息。

当 Redis 释放内存时，分配器可能会，也可能不会将内存返还给操作系统。如果 Redis 释放了内存，却没有将内存返还给操作系统，那么 used_memory 的值可能和操作系统显示的 Redis 内存占用并不一致。

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