redis配置多大合适，redis需要多少内存

Redis内存配置和淘汰策略

当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制。

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。

淘汰简介Redis官方给的警告，当内存不足时，Redis会根据配置的缓存策略淘汰部分keys，以保证写入成功。当无淘汰策略时或没有找到适合淘汰的key时，Redis直接返回out of memory错误。

中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰。Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

相关问答

Q1: w5500缓存超了会怎么样?

1、所以，用 1TB 的内存做缓存，并没有必要。为了保证较高的性价比，缓存的空间容量必然要小于后端数据库的数据总量。不过，内存大小毕竟有限，随着要缓存的数据量越来越大，有限的缓存空间不可避免地会被写满。

2、在对部件施加更高的电压时，它的寿命会减少。小小的提升不会造成太大的影响，但如果打算进行大幅超频的话，就应该注意寿命的缩短了。

3、硬盘缓存为8M，下载速度超过8M不会导致硬盘出现问题，不过长期高速进行下载对硬盘寿命肯定是会有明显影响的。

Q2: Redis配置文件参数说明

1、这个配置表明aof增长了百分百，而且增长的大小超过了64mb，就启动bgrewriteaof。-是否支持rdb和aof的混合持久化 启用rdb和aof的混合持久化后，aof文件跟在rdb后面，既能利用上rdb快速读取的优点，有能利用aof的安全持久能力。

2、Redis参数可以通过“./redis-cli -p 6379 info”命令来查看，下面仅列出重要参数及相关描述。

3、JedisPool的配置参数大部分是由JedisPoolConfig的对应项来赋值的。

4、空间预分配：对字符串进行空间扩展的时候，扩展的内存比实际需要的多，这样可以减少连续执行字符串增长操作所需的内存重分配次数。

5、流程说明：1）AOF持久化开启且存在AOF文件时，优先加载AOF文件，打印如下日志：2）AOF关闭或者AOF文件不存在时，加载RDB文件，打印如下日志：3）加载AOF/RDB文件成功后，Redis启动成功。

Q3: redis在Windows下配置除了问题

Windows上安装Redis的原因可能有很多，以下是一些常见的原因：缓存数据：Redis是一个高性能的内存数据存储系统，它可以用来缓存各种数据，如用户信息、商品数据、会话信息等。通过使用Redis，可以提高系统的响应速度和性能。

下面我们仿照此语法写一个redis加入到系统服务中的命令。

使用文本编辑器，这里使用Notepad++，打开Redis服务配置文件。注意：不要找错了，通常为redis.windows-service.conf，而不是redis.windows.conf。后者是以非系统服务方式启动程序使用的配置文件。

Q4: redis集群模式缓存数据量最大多少?

redis集群模式整体缓存的数据量应控制在20G以下。根据查询相关信息显示，服务端有1000多个Redis实例，100加个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。

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。

摘自Redis官网的Data type章节，意思是内存允许的情况下，可以存超过40亿数据。

如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发。

Redis在分布式应用中占据着越来越重要的地位，短短的几万行代码，实现了一个高性能的数据存储服务。

Redis克服了这一缺点，采取磁盘存储机制实现数据持久化。

Q5: redis集群的插槽问什么是16384个

1、普通心跳数据包携带节点的完整配置，该配置可以用旧配置以幂等方式替换，以便更新旧配置。这意味着它们包含原始形式的节点的槽配置，16k的槽配置需要使用2k内存空间，但是使用65k槽将使用8k的内存空间。

2、那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。没有必要拓展到65536个。

3、redis集群共有2^14次方16384个hash槽，当操作数据时，使用CRC16算法计算key的hash值，然后与16384取模从而确定该数据是属于哪一个slot槽的。

4、redis-cluster集群将键存储空间分割为16384个槽位(slot)，事实上集群最大节点数量是16384个【官方建议最大节点数量不超过1000个节点】。

5、Redis通过对KEY计算hash，将KEY映射到slot，集群中每个节点负责一部分slot的方式管理数据，slot最大个数为16384。

6、Redis Cluster为整个集群定义了一共16384个slot，并通过crc16的hash函数来对key进行取模，将结果路由到预先分配过slot的相应节点上。

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