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、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 。
3、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 。
4、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） 。
5、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 。
6、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 。
Redis的内存被占满后,如何进行清理?总之，在 Redis 内存被占满后 ， 需要进行清理以释放内存空间 。可以通过删除不需要的数据、优化数据结构、使用内存优化策略、定期清理日志和使用缓存机制等方法来实现清理 。
倘若实际的存储中超出了Redis的配置参数的大小时，Redis中有 淘汰策略 ，把 需要淘汰的key给淘汰掉 ， 整理出干净的一块内存给新的key值使用 。
增加内存；2，数据分流，即分散到多个电脑上面 。可以按一致性哈稀算法分布 。3，设置缓存数据的有效期，对于不重要的数据尽量不要缓存 。或缓存时间可以短一些 。
从库不会进行过期扫描，主库删除时，会在AOF文件里增加一条del指令 ， 同步到所有从库，从库通过此指令来删除 。由于指令的同步存在异步，所以会出现主从数据不一致的情况 。
所以，虽然key过期了，但是没被清理的话 ， 还是会占内存的 。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 。
redis这些内存消耗数据怎么看呢,主要看哪个说明内存比较大了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。
Hash 类型设置了用压缩列表保存数据时的两个阈值 ， 一旦超过了阈值，Hash 类型就会用哈希表来保存数据了 。这两个阈值分别对应以下两个配置项：hash-max-ziplist-entries：表示用压缩列表保存时哈希集合中的最大元素个数 。
使用Redis客户端连接Redis，保证可以执行Redis命令 ， 可以用RedisDesktopManager，当然也可使用Xshell 。执行infomemory查询Redis内存使用情况信息 。
你可以用xshell连接你的服务器 ， 然后执行info memory命令查询Redis 内存使用情况信息，还可以参考下面的网页 。
【redis内存怎么看 如何查看redis的内存使用率】上面说到了Redis可使用最大内存使用完了，是可以使用LRU算法进行内存淘汰的 ， 那么什么是LRU算法呢？近似LRU算法 Redis使用的是近似LRU算法，它跟常规的LRU算法还不太一样 。
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