redis中的数据占用内存大小分析
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
Redis过期删除策略和内存淘汰策略
1、redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来。
2、每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合，淘汰掉最旧的一个，然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用。redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿。
3、（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除 所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的。
4、采用过期策略。redis淘汰机制的存在是为了更好的使用内存，用一定的缓存丢失来换取内存的使用效率，该淘汰机制采用过期策略避免删掉不常用的key，定期删除redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key。
宝塔搭建redis集群
启动redis服务的doc窗口，不用关闭，因为服务需要一直执行，关闭服务，直接关闭窗口就行。新打开一个doc窗口，用自带的客户端工具进行测试 命令【redis-cli.exe】，详细操作如下。
搭建集群工作需要以下三个步骤：1）准备节点。2）节点握手。3）分配槽。Redis集群一般由多个节点组成，节点数量至少为6个才能保证组成完整高可用的集群。每个节点需要开启配置cluster-enabled yes，让Redis运行在集群模式下。
该情形是为了防止资源冲突和确保系统稳定性。Redis是一个高性能的键值数据库，它在工作时会占用一定的系统资源。如果在同一台服务器上运行多个Redis实例，可能会导致各个实例之间出现资源冲突，影响系统稳定性，降低性能。
搭建Redis集群的过程中，执行到cluster create ip：port ... 的时候，发现程序在阻塞，显示：Waiting for the cluster to join 的字样，然后就无休无尽的等待...根据字样的提示，在等待集群的创建。
记一次Redis的内存碎片比过高的解决
可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。可以尝试优化网络设置，如调整TCP参数、更换网络硬件等。
Redis 常见的性能问题和解决方法 Master写内存快照 save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
目前在企业项目中对缓存也是越来越重视。但是缓存不是说随随便便加入项目就可以了。将缓存整合到项目中，这才是第一步。而缓存带来的穿透问题，进而导致的雪蹦问题都是我们迫切需要解决的问题。
随着内存使用量不断增长的问题得到解决，我们最终将新服务作为我们会话的主要来源。当请求击中我们的安全链时，我们总是验证用户的会话是否有效。这些验证是在会话管理中的简单查找sessionId。
Redis内存满了怎么办?
1、在学习过程中充满好奇，使用google进行问题搜索，千万不要使用度娘了，质量不高。至于怎么用Google，请自行搜索。学习的目的在于使用，因此，不要仅仅看书，看一遍，看两遍，你可能还是没什么感觉。
2、java内存。1：寄存器。2：本地方法区。3：方法区。4：栈。5：堆。栈：存储的都是局部变量 ( 函数中定义的变量，函数上的参数，语句中的变量 )； 只要数据运算完成所在的区域结束，该数据就会被释放。堆：用于存储数组和对象，也就是实体。
3、关闭不必要的后台应用程序：有时候，一些后台应用程序可能占用了大量的内存资源。通过关闭不必要的后台应用程序，可以释放一些内存空间。 清理硬盘空间：清理硬盘上的垃圾文件和临时文件可以释放一些内存空间。
4、手机存储已满。很多人喜欢给手机下载很多应用，导致手机内存不够，短信没地方存储就收不到短信了。处理很简单，将手机中长期不用的软件卸载清理出一些内存即可。设置了黑名单。
5、可以尝试优化网络设置，如调整TCP参数、更换网络硬件等。Redis内存使用过多：如果Redis已经占用了大部分可用内存，会导致set操作变慢或失败。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。
Redis内存配置和淘汰策略
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、当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制。
3、Redis使用的是近似的LRU算法， 通过随机采集法淘汰key，每次都会随机选出5个key，然后淘汰里面最近最少使用的key。
4、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。
5、LRU （less recently used）是Redis唯一支持的回收算法，当缓存占用的内存空间达到设置的最大空间时，会自动驱逐老的数据。
6、MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据 相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
宝塔redis内存修改的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于redis设置内存淘汰策略、宝塔redis内存修改的信息别忘了在本站进行查找喔。