如何使redis常驻内存1、设置Redis最大占用内存 Redis设置最大占用内存，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 。
2、推荐：redis视频教程）Redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上（这称为“半持久化模式”）；也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file（aof）里面（这称为“全持久化模式”） 。
3、RDB：RDB是一种快照持久化机制，它可以将Redis的内存数据周期性地写入磁盘上的一个文件中 。
4、将程序缓冲区的内容写入文件 当AOF持久化功能处于开启状态时，服务器每执行完一个命令就会将命令以协议格式追加写入redisServer结构体的aof_buf缓冲区 。而在服务重启的时候会把AOF文件加载到缓冲区中 。
5、在redis安装目录下找到redis.conf，打开找到如下行：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 。
6、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数据存在哪里Redis中的数据是存储在计算机内存中的，如果我们不进行配置 ， 就会出现重启Redis后数据丢失的情况，这里就需要Redis中的持久化技术，它是将数据存储到磁盘中的，当Redis重启后仍可以从磁盘中获取数据 ， 从而达到持久化的效果 。
数据存储：Redis将数据存储在内存中，可以通过持久化机制将数据定期写入磁盘 ， 但是磁盘IO会影响性能；而GemFire可以将数据存储在内存中也可以存储在磁盘中，可以通过缓存数据到磁盘来避免内存不足的问题 。
Redis数据都是缓存在计算机内存中并且它会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，实现数据的持久化 。
Redis就是基于内存可持久化的key-value数据库 。性能问题，Hashmap存储大量数知据时需要不断扩容，Redis支持2的32次方个key，每个key或者value大小最大512M 。
MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现 。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘 。mongodb实现语言是 C++ ， 协议是BSON、自定义二进制 而redis实现语言是 C/C++ ， 协议是类Telnet 。
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 。
string 类型是 Redis 最基本的数据类型，string 类型的值最大能存储 512MB 。常用命令：get、set、incr、decr、mget等 。应用场景：规key-value缓存应用 。常规计数： 点赞数，粉丝数 。
redis存储的所有数据都是存在内存中的 ， 包括json数据，因此如果大量存储json数据会占用较多的内存 。json数据还需要进行序列化和反序列化操作 ， 这也会增加redis中使用的CPU和内存负载 。
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。
可以忽略 。而内存占用，zipList比hashTable降低极多 。
redis集群搭建怎么分配内存的1、安装如果报错“make[1]： *** [adlist.o] Error 1”，解决方法：make MALLOC=libc 注意：Redis并没有自己实现内存池 ， 没有在标准的系统内存分配器上再加上自己的东西 。
2、如果存入一个值，按照redis cluster哈希槽的 算法 ： CRC16（key）384 = 6782 。那么就会把这个key 的存储分配到 B 上了 。
3、KEY FIELD VALUE来存储 。其中KEY是一个固定的字符串zy：prom：wx，FIELD则是商品sku ， VALUE是商品促销的具体信息 。
4、ps aux|grep redis 现在是单机redis模式完成 。
虚拟机搭建redis分布式环境需要多大内存还有一个用户写的程序有bug，创建的线程没有及时回收，容器中产生了大量的线程，最后在宿主机上都无法执行命令或者ssh登陆，报的错是bash： fork： Cannot allocate memory，但通过free看空闲的内存却是足够的 。
假如这个api每秒接收到的请求时100个，那么一分钟就是6000个，也就是只有前2秒拥挤过来的请求会耗时2秒，后续的58秒中的所有请求都可以做到即使响应，而无需再等2秒的时间 。
上面的实现看似已经满足要求了，但是忘了考虑在分布式环境下，有以下问题：最大的问题就是因为客户端或者网络问题，导致 redis 中的 key 没有删除，锁无法释放，因此其他客户端无法获取到锁 。
在我们的示例中，我们设置了 N=5，这是一个合理的值，因此我们需要在不同的计算机或虚拟机上运行 5 个 Redis 主节点，以确保它们以一种基本独立的方式失败 。
【redis 内存分配 redis如何分配内存】而且相比于memcached还提供了丰富的数据类型可以使用，另外，内存中的数据也提供了AOF和RDB等持久化机制可以选择，要冷、热的还是忽冷忽热的都可选 。
在云平台中，基本都需要这样一个功能，就是收集虚拟机监控数据，比如cpu使用率、内存使用率、磁盘io、网络io等信息 。通常这些信息Hypervisor都会提供接口供获取，这种获取方式成本是低廉的，通常不会对整个虚拟化环境有影响 。
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