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 。
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 。
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 。
但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期 key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期 key 堆积在内存里 ， 导致 redis 内存块耗尽了，咋整？答案是：走内存淘汰机制 。
Redis过期删除策略和内存淘汰策略1、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 。
2、（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除 所以，虽然key过期了 ， 但是没被清理的话，还是会占内存的 。
3、每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合，淘汰掉最旧的一个 ， 然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用 。redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿 。
4、定期删除在一定程度上是一种合理有效的过期键删除策略，但是由于其在执行时长和执行频度的局限性，必须要有另一种机制（策略）确保内存能够获得回收，因此 ， 就需要引入内存淘汰策略 。
5、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 。
6、redis 过期策略是： 定期删除+惰性删除。所谓定期删除，指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除 。
记一次Redis的内存碎片比过高的解决【redis内存不够了,会放入磁盘嘛 redis内存满了怎么办】1、可使用腾讯手机管家，来深度清理垃圾，释放空间 。1，在设置-更多应用-已下载的应用列表中，这里所有的软件都可以卸载 。2，根据自己的需要 ， 卸载一些不要的应用 。
2、Redis进程内消耗主要包括：自身内存+对象内存+缓冲内存+内存碎片 。内存 。因为redis的数据都是存储在内存当中 。内存数据库相比一般的关系型数据库，读取速度要更快，但是消耗的内存资源会更多 。
3、Redis 常见的性能问题和解决方法 Master写内存快照 save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作 ， 当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照 。
4、Redis默认使用jemalloc分配内存，根据fast14的最佳论文的说法，当遇到变长key-value负载时，会出现碎片问题：内存利用率低 ， 实际分配的内存比所需要的内存多 。因此我用YCSB对Redis的内存进行了测试 。
5、可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况 。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加 。可以尝试优化网络设置，如调整TCP参数、更换网络硬件等 。
6、随着内存使用量不断增长的问题得到解决 ， 我们最终将新服务作为我们会话的主要来源 。当请求击中我们的安全链时，我们总是验证用户的会话是否有效 。这些验证是在会话管理中的简单查找sessionId 。
Redis内存满了怎么办?Redis可以用使用 expire 指令设置过期时间，在Redis内部，每当我们设置一个键的过期时间时，Redis就会将该键带上过期时间存放到一个过期字典中 。
redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿 。为了解决这个问题Redis0引入了unlink指令，将这个key的对象引用从Redis内存数据里删除，将删除操作封装成一个任务丢到一个异步队列里 。
肯定那些最近最少使用的被干掉了 。为啥存redis的数据有时候会丢失？很简单，你写的数据太多了，内存占满了，或者触发了什么条件，如redis allkeys-lru内存淘汰策略 ， 自动给你清理掉了一些最近很少使用的数据 。
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 。
非预期增长的key，往往是问题之源）6 pika 如果实在不想搞的那么累，那就把业务迁移到新开源的pika上面，这样就不用太关注内存了 ， redis内存太大引发的问题，那也都不是问题了 。
redis中的数据占用内存大小分析原因如下： 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 。
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 。
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 。
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