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redis4.0内存，redis内存设置多少合适

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redis内存满了怎么办，增加内存；2，数据分流，即分散到多个电脑上面 。可以按一致性哈稀算法分布 。3，设置缓存数据的有效期，对于不重要的数据尽量不要缓存 。或缓存时间可以短一些 。
如果遇到缓存满了又该怎么办呢？ （推荐学习：Redis视频教程）加内存这是最简单粗暴的办法，不过成本相对较高内存淘汰策略redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时 ，  怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据 。
既可以在 redis.conf 文件中设置，也可以在运行过程中通过 CONFIG SET 命令动态修改 。例如，要设置 100MB 的内存限制，可以在 redis.conf 文件中这样配置：maxmemory 100mb将 maxmemory 设置为 0 ，  则表示不进行内存限制 。
springboot整合Redis参考， SpringBoot整合Redis - (jianshu.com)在整合Redis的基础上，在新加监听配置 监听配置类 监听类 将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据 。
肯定那些最近最少使用的被干掉了 。为啥存redis的数据有时候会丢失？很简单，你写的数据太多了，内存占满了，或者触发了什么条件，如redis allkeys-lru内存淘汰策略，自动给你清理掉了一些最近很少使用的数据 。
redis数据量过大怎么办1、使用多个redis实例，每个实例上的数据就少了 。自己设法定义定义一个算法来根据key确定其保存在哪个实例上 。或者使用redis集群 ， （一致性hash） 。
2、第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态 ， 系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache 。
3、然后在Redis中，配置最大内存容量，在redis.conf文件maxmemory bytes标签中配置 。当redis内存数据大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略 。
4、缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU ， 就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的 。
5、方法 关闭rdb和aof持久化 使用管道批量写入 ， 不要频繁的打开和关闭连接 。如果瓶颈在于写入端，则可以使用缓存或者多线程 。使用多个redis实例组成集群 。具体情况具体分析调优 。
6、因为全量复制的数据量过大，会造成很大的网络开销，所以Redis只有在必要的情况下才做全量复制，比如初次复制和其他无法部分复制 用于初次复制或其它无法进行部分复制的情况 ， 将主节点中的所有数据都发送给从节点 。
Redis的各数据类型的内存占用其中SDS的保存占用的内存如下所示：在 SDS 中，buf 保存实际数据 ， 而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销 。
对象内存（推荐学习：Redis视频教程）对象内存是Redis内存占用最大的一块 ， 存储着用户所有的数据 。Redis所有数据都采用key-value数据类型，每次创建键值对时，至少创建两个类型对象：key对象和value对象 。
used_memory 为 Redis 内存分配器（如：jemalloc）分配的 内存总量 ，这些内存主要用于存储 Redis 实际运行时产生的数据 。注意，这里说的内存总量包含 内存 和 虚拟内存。
redis能缓存多少数据1、redis集群模式整体缓存的数据量应控制在20G以下 。根据查询相关信息显示，服务端有1000多个Redis实例 ， 100加个实例的内存控制在20G以下 。所以控制在20G以下 。
2、默认为0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过最大内存，则会使redis崩溃，所以一点要设置 。设置maxmemory之后，配合的要设置缓存数据回收策略 。

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