优化Redis精准控制数据量（redis配置数据量）

Redis是目前最流行的Key-Value内存数据库，可以给缓存层提供高性能、低延迟的存储服务。因此，对于缓存服务的优化变得尤为重要，其中Redis也不例外。

优化Redis的首先要了解的是，它的初衷是作为一个开发者友好的、高性能的Key-Value存储，同时也可以作为一种具有更广泛功能的缓存服务。为了确保服务器或网络中数据流动的高效性，需要进行一些优化调整，其中最重要的就是Redis中的数据量控制。

为了灵活而准确控制Redis中的数据量，我们可以使用Redis的“lruttl”（Least Recently Used with Time To Live）功能来模拟实现。它允许将 key 的过期时间与每个 key 关联，然后可以根据最近使用该 key 的时间进行精准控制。

在实施 Redis lruttl 之前，必须明确以下几点：

* 如何确定Redis实例中需要缓存的key；

* 设置必要的过期时间；

* 监控真实数据流量以及各key的请求频率。

此外，Redis还有一些更具体的参数设置，这些参数可以帮助我们更好地优化服务器上的具体数据。 比如，我们可以通过配置Redis的“maxmemory-policy”参数，让Redis根据指定的策略，自动移除部分不常使用的缓存数据，以便占用更少的内存，而完整的key及value也可以自动保存到持久磁盘中。同时，redis还可以设置“maxmemory-samples”参数，用于根据时间频率限制服务器所拥有的数据量，防止数据过度累积导致性能下降。

利用Redis的这些功能，我们就可以更加精准控制服务器上数据量的增减，从而极大地优化Redis应用的服务性能。

redis.conf
maxmemory-policy allkeys-lru
maxmemory-samples 3