Linux下Redis内存管理技巧

1. 合理配置最大内存限制
通过maxmemory参数限制Redis使用的最大内存（如maxmemory 12gb），建议设置为物理内存的70%-80%（若开启AOF需额外预留20%内存用于Rewrite操作），避免内存过度消耗导致系统OOM。配置后可通过redis-cli CONFIG GET maxmemory验证是否生效。

2. 选择适配业务的内存淘汰策略
当内存达到maxmemory时，需通过maxmemory-policy参数选择淘汰策略：

• 缓存场景：优先选择volatile-lru（淘汰设置过期时间的键中最近最少使用的）或allkeys-lru（淘汰所有键中最近最少使用的）；
• 时间敏感数据：选择volatile-ttl（淘汰设置过期时间且剩余TTL最短的键）；
• 数据不能丢失：选择noeviction（拒绝写入并返回错误，需确保业务能容忍内存满的情况）。
  默认策略为noeviction，生产环境需根据业务需求调整。

3. 优化数据结构减少内存占用
根据数据访问模式选择高效的数据结构：

• 对象存储：用Hash替代多个String（如存储用户信息，Hash的字段-值结构更紧凑）；
• 小型列表/集合：通过list-max-ziplist-entries（列表元素数量阈值）、set-max-intset-entries（整数集合元素数量阈值）等参数，让Redis使用ziplist（压缩列表）或intset（整数集合）等紧凑格式存储，减少指针开销。

4. 设置键过期时间避免内存堆积
为临时数据（如缓存、会话）设置过期时间（通过EXPIRE或SETEX命令），使数据在生命周期结束后自动删除，释放内存。需避免大量键同时过期导致的性能峰值。

5. 开启内存碎片整理降低碎片率
Redis 4.0及以上版本支持自动内存碎片整理（activedefrag yes），可通过MEMORY PURGE命令手动释放空闲内存。定期监控INFO memory中的mem_fragmentation_ratio（碎片率，理想值为1.0-1.5），若碎片率过高（> 1.5）需触发整理。

6. 监控内存使用状态及时预警
通过INFO memory命令获取关键指标（如used_memory（已用内存）、used_memory_rss（物理内存占用）、mem_fragmentation_ratio（碎片率）），或使用第三方工具（如RedisInsight、Prometheus+Grafana）可视化监控。设置告警阈值（如used_memory超过maxmemory的80%），提前发现内存瓶颈。

7. 系统级内核参数优化
调整Linux内核参数以提升Redis内存管理效率：

• 设置vm.overcommit_memory = 1（允许Redis在低内存下成功执行fork操作，避免持久化失败）；
• 增大net.core.somaxconn（TCP连接队列长度，默认511，高并发场景建议调整为1024）；
• 开启tcp-keepalive（TCP保活探测，默认300秒，建议调整为60秒），防止僵尸连接占用内存。

8. 避免大key提升内存利用率
大key（如超过10KB的String、包含大量元素的Hash/List）会占用大量内存并影响性能。需分割大key（如将大Hash拆分为多个小Hash），并通过redis-cli --bigkeys命令定期扫描并清理大key。

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