redis集群模式整体缓存的数据量应控制在1、控制在20G以下 。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 。所以控制在20G以下 。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 。
2、可以控制主节点数据量在 2~4GB（仅供参考） ， 这样可以让全量同步执行得更快些 ， 避免复制缓冲区累积过多命令 也可以调整缓冲区大小 ， 还是之前的 client-output-buffer-limit 参数 。
3、key作为数据分区的最小粒度 ， 因此不能将一个大的键值对象如hash、list等映射到不同的节点 。4）不支持多数据库空间 。单机下的Redis可以支持16个数据库，集群模式下只能使用一个数据库空间，即db0 。
4、redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个 。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 。
5、很难碰到这个问题 。如果有大并发的项目，流量有几百万左右 。这两个问题一定要深刻考虑 。如下所示缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上 ， 从而数据库连接异常 。
linuxredis内存默认多大1、体积 Redis是一个基于内存的键值数据库，它由C语言实现的，以单线程异步的方式工作，与Nginx/ NodeJS工作原理近似 。所以文件非常小 。编绎出来的主文件还不到 2Mb，在 Linux 服务器上初始只需要占用1Mb左右的内存 。
2、其中的maxmemory bytes即为最大内存配置项 ， 默认是注释掉的会采用 默认的最大内存大小 ：在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB 。
3、所以redis中可以进行哨兵的配置，具有高可用性，即是在主挂了之后，哨兵检测到后，会在从中进行投票，投票数多的晋升为主 。
4、③Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份 。
5、AOF 是以appendonly方式进行数据的储存的，开启AOF模式后，所有存进redis内存的数据都会进入os cache中，然后默认1秒执行一次fsync写入追加到appendonly.aof文件中 。
redis数据淘汰策略是什么1、淘汰简介Redis官方给的警告 ， 当内存不足时，Redis会根据配置的缓存策略淘汰部分keys，以保证写入成功 。当无淘汰策略时或没有找到适合淘汰的key时，Redis直接返回out of memory错误 。
2、然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰 。
3、LRU （less recently used）是Redis唯一支持的回收算法，当缓存占用的内存空间达到设置的最大空间时 ， 会自动驱逐老的数据 。
4、当Redis内存超出物理内存限制时，内存数据会开始和磁盘产生频繁的交换，使得性能急剧下降 。
5、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 。
【redisson 缓存 redis缓存大小设置多少】6、Redis 内存淘汰机制有以下几种策略：noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错 。（Redis 默认策略）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 Key 。
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