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。
string 类型是 Redis 最基本的数据类型，string 类型的值最大能存储 512MB。常用命令：get、set、incr、decr、mget等。应用场景：规key-value缓存应用。常规计数： 点赞数， 粉丝数。
redis存储的所有数据都是存在内存中的，包括json数据，因此如果大量存储json数据会占用较多的内存。json数据还需要进行序列化和反序列化操作，这也会增加redis中使用的CPU和内存负载。
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 。
如何查看redis占用内存大小
先给一个Redis分析内存占用的网址： http：// 这个工具会给我们一个内存占用分析，示例如下图：我们在使用Redis的时候，String 类型是我们使用最多的，他也是唯一的一个非集合类型。
+ 7 不过这个估算极不靠谱，因为 redis 可能将 key 做压缩，此时估算出来的值可能偏大。下面的命令可以查看 db0 的大小（key 个数），其他的以此类推。select 0 dbsize 或者使用 info keyspace 同时得到所有 db 信息。
根据查询相关信息得知您可以通过云监控平台查看内存使用率，计算当前内存使用量。也可以进一步通过redisrdbtools工具对目标Redis实例的rdb文件进行分析，获取目标Redis实例的内存详细使用情况。
鼠标右键点击计算机，然后点击属性。进入计算机属性，点击高级系统设置。进入高级系统设置，点击性能中的设置。进入高级性能选项页面，点击虚拟内存的更改。
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。
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集群搭建怎么分配内存的
如果存入一个值，按照redis cluster哈希槽的 算法 ： CRC16(key)384 = 6782。 那么就会把这个key 的存储分配到 B 上了。
KEY FIELD VALUE来存储。其中KEY是一个固定的字符串zy：prom：wx，FIELD则是商品sku，VALUE是商品促销的具体信息。
实际应用中，最好用多台机器，比如说6个节点分布到3台机器上，redis在建立集群时为自动的将主从节点进行不同机器的分配。
考虑增加服务器节点的情况，该节点顺时针方向的数据仍然被存储到顺时针方向的节点上，但它逆时针方向的数据被存储到它自己。这时候只有部分数据会失效，被映射到新的缓存区。考虑节点减少的情况。
一个主数据库可以有多个从数据库，而一个从数据库只能有一个主数据库。通过redis的复制功能可以很好的实现数据库的读写分离，提高服务器的负载能力。主数据库主要进行写操作，而从数据库负责读操作。
redis-cluster把所有的物理节点映射到[0，16383]slot（槽）上，cluster负责维护node--slot--value。集群预分好16384个桶，当需要在redis集群中插入数据时，根据CRC16(KEY) mod 16384的值，决定将一个key放到哪个桶中。
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
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。
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 。
在理想情况下， used_memory_rss 的值应该只比used_memory 稍微高一点儿。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。
检查复制积压缓冲区内存消耗，可以看到因为缓冲区设置过大，数据量才存储190多M，Redis就无法写入了。
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