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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。
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。
G。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。控制在20G。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。
- LRU 算法：Redis 使用 LRU 算法来删除过期的键值对，以释放内存空间。- Eviction policy：Redis 支持多种驱逐策略，如 volatile-lru、allkeys-lru 等，可以根据不同的场景选择合适的驱逐策略。
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。
升级内存。如果您的计算机内存较小，可以考虑升级内存条。这将为您提供更多的内存资源，使计算机更加流畅。 清理硬盘空间。如果您的硬盘空间已经接近满了，可以尝试清理一些不需要的文件来释放空间。
Redis 的内存优化机制主要包括以下几个方面： - 内存池技术：Redis 采用内存池技术来管理内存，可以避免频繁的内存申请和释放操作，提高内存使用效率。
大量数据能缓存到redis里面吗
不适合引子： 在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度。
通常来说，当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql（或其他数据库）的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL。
多条。redis缓存集合数据是一种大型数据的集结方式，其内部数据量大，数据分支多，是多条数据，不是单条数据。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。
