Redis 超过 maxmemory
简介
Redis 是一个基于内存的高性能键值数据库，常被用作缓存系统。然而，当数据量超过 Redis 的配置限制时，就会出现内存溢出的问题，即 Redis 实例超过了 maxmemory 配置所允许的最大内存使用量。本文将介绍为什么会出现这个问题以及如何解决它。
Redis 内存管理
在 Redis 中，数据全部存储在内存中，这使得读写操作都非常快速。Redis 通过在内存中维护键值对的同时，将数据异步地持久化到硬盘上，以保证数据的可靠性。
Redis 的内存管理是基于 LRU （Least Recently Used，最近最少使用）算法的。当 Redis 的内存使用达到了 maxmemory 配置所允许的最大值时，它会使用 LRU 算法来淘汰一部分键值对，以释放内存空间。
内存溢出问题
当 Redis 的内存使用超过 maxmemory 时，由于没有足够的内存可用，Redis 将无法继续写入新的键值对。此时，如果继续写入数据，Redis 将会触发写入错误，例如返回错误信息 OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'。
这个问题常见于 Redis 作为缓存系统使用的场景。当使用 Redis 作为缓存时，通常会设置一个较小的 maxmemory 值，以防止 Redis 占用过多的内存资源。然而，如果缓存的数据量超过了 maxmemory 的限制，就会导致这个问题的发生。
解决方案
1. 增加 maxmemory
最简单的解决方法是增加 maxmemory 配置的值。通过修改 Redis 的配置文件，将 maxmemory 配置设置为更大的值，可以增加 Redis 实例可用的内存空间。
# 修改 redis.conf 文件
maxmemory 4G
然后，重启 Redis 服务使配置生效。
2. 使用淘汰策略
Redis 提供了多种淘汰策略，以在内存溢出时淘汰部分键值对。可以通过设置 maxmemory-policy 配置项来选择淘汰策略。
常用的淘汰策略有：
volatile-lru：淘汰设置了过期时间的键值对中最近最少使用的。allkeys-lru：淘汰所有键值对中最近最少使用的。volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的键值对。noeviction：不进行淘汰，当内存不足时，写入操作会返回错误。
# 修改 redis.conf 文件
maxmemory-policy volatile-lru
3. 使用 Redis Cluster
Redis Cluster 是 Redis 提供的分布式解决方案，可以将数据分布在多个节点上，以提高数据容量和性能。使用 Redis Cluster 可以横向扩展 Redis 的内存容量，从而解决内存溢出的问题。
Redis Cluster 的配置和使用方法较为复杂，请参考 Redis 官方文档进行配置和部署。
总结
Redis 的 maxmemory 配置限制了 Redis 实例可以使用的最大内存量。当 Redis 超过这个限制时，会触发内存溢出的问题。为了解决这个问题，可以增加 maxmemory 的值、使用淘汰策略或者使用 Redis Cluster 进行横向扩展。
通过合理的配置和使用，可以确保 Redis 在高负载场景下稳定可靠地工作。
