Redis 内存满溢优化指南（把redis内存写满）

Redis是一个快速、可扩展、高可用和可定制的内存数据库，是处理大数据量项目不可或缺的重要一环。但随着数据量的不断增加，Redis内存也会由于数据溢出而导致内存满溢的问题。

内存满溢问题一般出现在Redis数据存储空间用光，无法再接受新的数据时，Redis会向请求返回一个OOM错误（Out Of Memory:内存满溢），此时需要优化Redis内存才能继续运行。下面将就优化Redis内存满溢提出一些改进建议。

1. 优化数据结构：当数据容量较大时，应该尽量使用更优的数据结构，比如将一般的List改为zSet，将String改为Hash，可以有效减少缺乏内存消耗，减轻压力。

2. 适当调整数据库的Maxmemory：每个redis实例的配置文件中maxmemory参数用于设置Redis最大内存上限，若其值过小容易导致内存满溢 ，因此应该在实际实施时调整适当。例如：

# 设置Maxmemory，单位byte，此处设置为1GB
maxmemory 1gb

3. 避免Skew键：Skew键是一种存储大小过大或更新频繁的key，它们会占据过大的Redis内存空间从而导致内存满溢，因此避免使用Skewkey是保证redis正常运行的有效手段。

4. 开启AOF重写：AOF重写可以将AOF文件中无效或多余的历史数据剔除，减少AOF文件的占用空间，可以利用bgsave来设置AOF重写来达到空间优化的目的。例如：

# 在redis.conf中打开AOF，强制执行AOF重写
appendonly yes
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
auto-aof-rewrite-percentage 100

5. 合理淘汰key值：Redis淘汰策略中LRU（Least Recently used）机制能够用于释放被更新频繁、访问活跃但耗费内存空间大的key；另外，如果采用布隆过滤器可以筛除不必要的key值，这样就可以在有限的内存空间中放置更多的key值。

通过以上优化方案，相信可以有效的改善Redis的内存满溢问题，让大家在面对大数据量项目时能够更好的实施。