Redis缓存淘汰策略1、值得一提的是，设置expire会消耗额外的内存，所以 使用allkey-lru可以更高效地使用内存 ， 因为这样使用的时候不需要设置过期时间 。Redis使用的并不是完全LRU算法，而是近似LRU算法 。
2、noeviction：默认策略，不淘汰数据；大部分写命令都将返回错误（DEL等少数除外） 。allkeys-lru：从所有数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰 。volatile-lru：从设置了过期时间的数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰。
3、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 。
4、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 。
Redis数据的过期与淘汰内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制 。
那对于过期数据，一般有三种方式进行处理：Redis的过期删除策略： 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用 。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类，对于key过期，需要得到通知 ， 做业务处理的，可以做此监听 。
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 。
【redis内存耗尽 redis空间浪费】随机移除某个 Key 。volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 Key 优先移除 。修改内存淘汰机制只需要在 redis.conf 配置文件中配置 maxmemory-policy 参数即可 。
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 。
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 。
redis中的每一个数据库，都由一个redisDb的结构存储 。其中，redisDb.id存储着redis数据库以整数表示的号码 。redisDb.dict存储着该库所有的键值对数据 。redisDb.expires保存着每一个键的过期时间 。
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作为一个key-value存储系统 。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（sorted set --有序集合）和hash（哈希类型） 。
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 。
redis中的json耗内存吗redisjson优点：速度快，完全基于内存，使用C语言实现，网络层使用epoll解决高并发问题 。缺点：短时间内大量增加数据，可能导致内存不够用 。
字符串（strings）：存储整数（比如计数器）和字符串（废话 。
redis主要消耗内存物理资源 。Redis（Remote Dictionary Server ），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库 ， 并提供多种语言的API 。
redis储存json结构性能是一种高性能JSON文档存储 。根据查询公开信息显示，在内存中存储和处理JSON，以亚毫秒级支持每秒数百万次操作响应时间 。
我们在使用Redis的时候，String 类型是我们使用最多的 ， 他也是唯一的一个非集合类型 。然而String类型并不是适用于所有场合的，它有一个明显的短板，就是它保存数据时所消耗的内存空间较多 。
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