本文目录一览：
- 1、Redis的各数据类型的内存占用
- 2、redis一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题
- 3、redis中的数据占用内存大小分析
- 4、redis数据量过大怎么办
2、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 。
3、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一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题如上所述，集群节点越多 ， 心跳包的消息体内携带的数据越多 。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵 。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个 。那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了 。
如果一个Key写入的数据非常大 ， Redis在分配内存时也会比较耗时 。同样的，当删除这个Key的数据时，释放内存也会耗时比较久 。
redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M 。操作方法如下：首先要安装redis ， 开启redis的服务 。安装python的redis模块 。pip install redis 。第一种直接连接redis 。打开redis客户端，查看redis数据库 。
并没有必然要多长的限制 ，尽量短就可以了！Redis key值是二进制安全的 ， 这意味着可以用任何二进制序列作为key值，从形如”foo”的简单字符串到一个JPEG文件的内容都可以 。空字符串也是有效key值 。
redis中的数据占用内存大小分析原因如下： 如果 used_memory 使用了虚拟内存，如果虚拟内存使用量超过 Redis进程本身占用内存大小 + 程序内存碎片 ，则 used_memory 值可能大于 used_memory_rss 。
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 。
数据库是由一个整数索引标识，而不是由一个数据库名称 。默认情况下 ， 一个客户端连接到数据库0 。每个数据库都有属于自己的空间，不必担心之间的key冲突 。
G 。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下 。控制在20G 。Redis集群解决了写操作无法负载均衡 ， 以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案 。
redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M 。操作方法如下：首先要安装redis ， 开启redis的服务 。安装python的redis模块 。pip install redis 。第一种直接连接redis 。打开redis客户端，查看redis数据库 。
redis数据量过大怎么办1、如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁 盘上，当redis重启后 ， 可以从磁盘中恢复数据 。
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 。
【redis千万级数据key设计 redis有两千万个key算多吗】3、可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等 。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大，会导致操作耗时增加 。可以尝试减小set操作要处理的数据量 ， 如拆分为多个操作、使用批量操作等 。
4、如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g ， 甚至几百g ， 或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后 ， 可以提供可能每秒几十万的读写并发 。
5、发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成 。同时 ， 单线程的天性决定，高并发对同一个键的操作会排队处理 ， 如果并发量很大，可能造成后来的请求超时 。
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 。
