解决Redis超过缓存最大值的方法（redis超过缓存最大值）

Redis是一个强大的非关系型内存数据库，用于实现高性能的高速访问和快速交互。在大多数情况下，非关系型数据库的高效率是建立在巨大的内存缓存的基础上的。通常情况下，Redis支持的缓存大小有一定的限制，因此我们需要找到可以以有效的方式解决Redis超出缓存最大值的做法。

第一种解决方案是将Redis数据存储分割成多个不同的Redis实例，然后在每个实例上设置合适的缓存容量。这将有效地缓解单个Redis实例上缓存过大的问题，同时可以有效提高Redis性能。举个例子：

redis1 = Redis() 
redis2 = Redis(port=6390) 
redis1.set('k', 'v') 
redis2.set('k', 'v') 

第二种解决方案是应用Redis的Persistence（持久化）功能。Redis的持久化功能可以将Redis数据文件保存到硬盘中，以便重启后可以重新加载数据并方便恢复。

import redis
# 连接redis 数据库
r = redis.Redis(host='localhost', port='6379', db=0)
# 启用redis持久化功能
r.bgsave()

第三种解决Redis超出缓存最大限制的方法是使用限制式过滤器（LFU）及其变种，如LRU和SLAB。限制式过滤器可以智能地选择要被存储在Redis中的数据，并将没有用处的文件从Redis存储空间中删除，以实现有效的内存占用。

#  将限制使用的过滤器应用到 redis
import redis

# 连接redis 数据库
r = redis.Redis(host='localhost', port='6379', db=0)
# 把限制使用的过滤器应用到 redis 
rf.limits_filter(max_memory=50,max_key=1000)

以上便是解决Redis超出缓存最大解限的三种有效方法。虽然它们各有优劣，但它们都能有效地降低Redis存储空间的占用，从而提高Redis的性能。