Redis高并发应对OOM情况的解决方案（redis高并发oom）

使用Redis在处理高并发请求时，会遇到内存溢出（out of memory, OOM）的情况，针对这种情况，本文提出一下几种解决方案。

**1、使用LRU缩减缓存大小**

当Redis遇到内存溢出的情况时，我们可以利用Redis的LRU缩减缓存大小来解决，LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法，它根据使用的历史情况来删除缓存对象，以达到减少缓存占用内存。在Redis中，可以根据maxmemory参数指定内存上限，而maxmemory-policy参数则用于指定如何回收空间，该参数可取以下几种值：

volatile-lru：只对设置了过期时间（TTL）的key进行LRU回收
allkeys-lru：对全部key进行LRU回收
volatile-random：只对设置了过期时间的key进行随机回收
allkeys-random：对全部key进行随机回收
volatile-ttl：只对设置了TTL的key进行TTL回收
noeviction：禁止驱逐，一旦maxmemory达到上限则拒绝插入任何数据

**2、增加物理内存大小**

一般来说， Redis 在设计时，会根据物理内存大小来控制占用内存上限，如果改变物理内存大小可以有效避免 Redis 内存溢出的情况。例如，针对云服务器，可以对虚拟机进行资源扩容来迁移到较大的内存空间，从而可以提高 Redis 服务器的可用性。

**3、利用Redis的事务功能**

在处理高并发请求时，可以使用Redis的事务功能把请求一次性写入Redis服务器，以减少内存消耗。Redis的事务功能能够保证所有请求一次性提交，从而减少内存占用，以减少内存溢出的情况发生。

示例代码：

// 开启事务
var multi = redis.multi();

// 将多个命令添加到事务缓冲区中
multi.set("key1", "value1");
multi.get("key2");
multi.incr("key3");
// 执行事务
multi.exec(function (err, replies) {
    console.log(replies); // ['value1', 'value2', 3]
});

**4、使用Redis的集群版本**

另外，可以考虑使用 Redis 的集群版本，Redis 集群可以将数据分给多台服务器（多节点），各个节点之间共享数据，这样一来可以分散内存使用压力从而避免内存溢出。

总结：本文介绍了使用Redis处理高并发请求时处理内存溢出（OOM）的解决方案，它们分别是：使用LRU缩减缓存大小；增加物理内存大小；利用Redis的事务功能；使用Redis的集群版本等。