设置Redis最大占用内存的实现
更新时间：2022年05月18日 11:00:21 作者：R先生专栏
本文主要介绍了设置Redis最大占用内存的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Redis需要设置最大占用内存吗？如果Redis内存使用超出了设置的最大值会怎样？
打开redis配置文件
找到如下段落，设置maxmemory参数，maxmemory是bytes字节类型，注意转换。修改如下所示：
# In short... if you have slaves attached it is suggested that you set a lower # limit for maxmemory so that there is some free RAM on the system for slave # output buffers (but this is not needed if the policy is 'noeviction'). # # maxmemory <bytes> maxmemory 268435456
本机服务器redis配置文件路径：/usr/local/openresty/lualib/redis/redis.conf，由于本机自带内存只有4G，一般推荐Redis设置内存为最大物理内存的四分之三，所以设置3G，换成Byte是3221225472.
我们可以在CentOS下输入命令：find / -name redis查找redis目录：
[root@VM-8-8-centos ~]# find / -name redis /etc/selinux/targeted/active/modules/100/redis /usr/local/openresty/lualib/redis
Redis使用超过设置的最大值
如果Redis的使用超过了设置的最大值会怎样？让我们来改一改上面的配置，故意把最大值设为1个byte试试。
# output buffers (but this is not needed if the policy is 'noeviction'). # # maxmemory <bytes> maxmemory 1
打开debug模式下的页面，提示错误：OOM command not allowed when used memory > ‘maxmemory’.
设置了maxmemory的选项，redis内存使用达到上限。可以通过设置LRU算法来删除部分key，释放空间。默认是按照过期时间的,如果set时候没有加上过期时间就会导致数据写满maxmemory。
如果不设置maxmemory或者设置为0，64位系统不限制内存，32位系统最多使用3GB内存。
LRU是Least Recently Used 最近最少使用算法。
- volatile-lru -> 根据LRU算法生成的过期时间来删除
- allkeys-lru -> 根据LRU算法删除任何key
- volatile-random -> 根据过期设置来随机删除key
- allkeys->random -> 无差别随机删
- volatile-ttl -> 根据最近过期时间来删除（辅以TTL）
- noeviction -> 谁也不删，直接在写操作时返回错误 如果设置了maxmemory，一般都要设置过期策略。打开Redis的配置文件有如下描述，Redis有六种过期策略：
# volatile-lru -> remove the key with an expire set using an LRU algorithm # allkeys-lru -> remove any key accordingly to the LRU algorithm # volatile-random -> remove a random key with an expire set # allkeys-random -> remove a random key, any key # volatile-ttl -> remove the key with the nearest expire time (minor TTL) # noeviction -> don't expire at all, just return an error on write operations
那么打开配置文件，添加如下一行，使用volatile-lru的过期策略：
maxmemory-policy volatile-lru
保存文件退出，重启redis服务。
使用info命令查看Redis内存使用情况
如服务器Redis所在目录：/usr/local/openresty/lualib/redis/src
在终端输入./redis-cli，打开Redis客户端，输入info命令。
出来如下信息：
[root@iZ94r80gdghZ src]# ./redis-cli 127.0.0.1:6379> info # Server redis_version:3.0.7 redis_git_sha1:00000000 redis_git_dirty:0 redis_build_id:f07a42660a61a05e redis_mode:standalone os:Linux 3.10.0-327.10.1.el7.x86_64 x86_64 arch_bits:64 multiplexing_api:epoll gcc_version:4.8.5 process_id:2165 run_id:8ec8a8dc969d6e2f2867d9188ccb90850bfc9acb tcp_port:6379 uptime_in_seconds:668 uptime_in_days:0 hz:10 lru_clock:15882419 config_file:/etc/redis/6379.conf # Clients connected_clients:1 client_longest_output_list:0 client_biggest_input_buf:0 blocked_clients:0 # Memory used_memory:816232 used_memory_human:797.10K used_memory_rss:7655424 used_memory_peak:816232 used_memory_peak_human:797.10K used_memory_lua:36864 mem_fragmentation_ratio:9.38 mem_allocator:jemalloc-3.6.0 # Persistence loading:0 rdb_changes_since_last_save:0 rdb_bgsave_in_progress:0 rdb_last_save_time:1458722327 rdb_last_bgsave_status:ok rdb_last_bgsave_time_sec:-1 rdb_current_bgsave_time_sec:-1 aof_enabled:0 aof_rewrite_in_progress:0 aof_rewrite_scheduled:0 aof_last_rewrite_time_sec:-1 aof_current_rewrite_time_sec:-1 aof_last_bgrewrite_status:ok aof_last_write_status:ok # Stats total_connections_received:1 total_commands_processed:0 instantaneous_ops_per_sec:0 total_net_input_bytes:14 total_net_output_bytes:0 instantaneous_input_kbps:0.00 instantaneous_output_kbps:0.00 rejected_connections:0 sync_full:0 sync_partial_ok:0 sync_partial_err:0 expired_keys:0 evicted_keys:0 keyspace_hits:0 keyspace_misses:0 pubsub_channels:0 pubsub_patterns:0 latest_fork_usec:0 migrate_cached_sockets:0 # Replication role:master connected_slaves:0 master_repl_offset:0 repl_backlog_active:0 repl_backlog_size:1048576 repl_backlog_first_byte_offset:0 repl_backlog_histlen:0 # CPU used_cpu_sys:0.30 used_cpu_user:0.29 used_cpu_sys_children:0.00 used_cpu_user_children:0.00 # Cluster cluster_enabled:0 # Keyspace db0:keys=1,expires=1,avg_ttl=425280
其中used_memory:816232，仅用了0.7M左右。
到此这篇关于设置Redis最大占用内存的实现的文章就介绍到这了,更多相关Redis最大占用内存内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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