redis数据淘汰策略是什么1、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。
2、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 。
3、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 。
4、定期删除策略：Redis 启用一个定时器定时监视所有的 key，判断key是否过期，过期的话就删除 。
5、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 。
6、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 。
redis存储几个g的数据控制在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 。
首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』 。过大的 key 和 value 有两个问题：Redis 是一个内存数据库 ， 如果容量过大的 key 和 value 首先会导致服务器中的内存碎片 。
【redis缓存数据能放多少个 redis缓存数据能放多少】redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从 ， 每个实例都容纳了完整的数据 ， 比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量 。
redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M 。操作方法如下：首先要安装redis，开启redis的服务 。安装python的redis模块 。pip install redis 。第一种直接连接redis 。打开redis客户端，查看redis数据库 。
redis是一个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） 。
可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value 。string 类型是二进制安全的 。意思是 redis 的 string 可以包含任何数据 。比如jpg图片或者序列化的对象 ， string 类型的值最大能存储 512MB 。
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、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 。
4、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 。
5、既然可以设置 Redis 最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候 。
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