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redis 1000万数据 redis三万数据占多大内存

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redis中的数据占用内存大小分析1、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 。
2、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 。
3、原因如下：json数据本身通常比纯文本数据占用更多的存储空间，因为它包含了更多的元数据和结构信息 。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 。
Redis内存配置和淘汰策略1、当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制 。
2、redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来 。
3、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 。
4、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 。
5、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 。
6、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 。
redis集群模式整体缓存的数据量应控制在控制在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 。
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?。故侵暗?client-output-buffer-limit 参数 。
【redis 1000万数据 redis三万数据占多大内存】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 。
Redis的各数据类型的内存占用1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、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。
5、可以忽略 。而内存占用 ， zipList比hashTable降低极多 。

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