Redis 默认 maxmemory 设置详解
什么是 Redis
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的高性能键值存储（NoSQL）数据库，广泛应用于缓存、消息传递、会话存储等场景。它以其极快的读写速度和丰富的数据结构而受到开发者的青睐。
Redis 的内存管理
Redis 数据库的核心在于其内存管理机制。通常情况下，不同的应用程序会根据需要使用不同大小的内存。为了更好地控制内存使用，Redis 提供了一个名为 maxmemory 的参数，它允许用户设定 Redis 使用的最大内存量。一旦达到此限制，Redis 将根据不同的策略处理数据，以使内存的使用保持在设定的界限内。
启动 Redis 时的 maxmemory 设置
maxmemory 参数可以在 Redis 的配置文件（通常是 redis.conf）中设置，或者在启动 Redis 服务器时通过命令行参数进行设置。例如，要将 maxmemory 设置为 1GB，可以在配置文件中添加如下行：
maxmemory 1gb
或者在启动时使用命令行:
redis-server --maxmemory 1gb
maxmemory 的策略
当 Redis 达到 maxmemory 限制时，用户需要选择一个内存淘汰策略。Redis 提供了一些不同的策略来选择如何处理超出限制的数据，包括：
- noeviction（不驱逐）：不驱逐任何键值对，当达到最大内存时，写入操作将返回错误。
- allkeys-lru（所有键的最近最少使用）：删除最近最少使用的键（LRU）直到空间足够容纳新写入的数据。
- volatile-lru（有过期时间的最近最少使用）：仅从带过期时间的键中删除最近最少使用的键。
- allkeys-random（所有键随机）：随机删除键以释放空间。
- volatile-random（有过期时间随机）：随机删除带过期时间的键以释放空间。
- volatile-ttl（过期时间优先）：优先删除最接近过期的键。
可以通过以下配置修改淘汰策略（以 LRU 策略为例）：
maxmemory-policy allkeys-lru
代码示例
下面是一个简单的 Python 示例，演示如何使用 redis-py 库来连接 Redis 服务器，并设置 maxmemory 和了解淘汰策略：
import redis
# 连接到 Redis 服务器
client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置一个键值
client.set('key1', 'value1')
# 查看当前内存使用情况
info = client.info('memory')
print("当前内存:", info['used_memory_human'])
# 设置 maxmemory（假设你已在配置中设置）
client.config_set('maxmemory', 104857600) # 设置 maxmemory 为 100MB
# 查看当前 maxmemory
max_memory = client.config_get('maxmemory')
print("最大内存:", max_memory)
ER 图
为了更好地理解 Redis 的数据存储结构，下面是 Redis 中键值对存储的一种简化的 ER 图：
erDiagram
KEY {
string name
string type
}
VALUE {
string data
}
KEY ||..o{ VALUE : contains
类图
Redis 的设计可以用一个简化的类图来表示。以下是 Redis 的一些基本类的数组：
classDiagram
class Redis {
+set(key: String, value: String)
+get(key: String): String
+del(key: String)
+info(): Map
+config_set(parameter: String, value: String)
+config_get(parameter: String): String
}
class Client {
+connect(host: String, port: int)
}
Redis --> Client : connects to
小结
Redis 的 maxmemory 设置是其内存管理的一个重要方面，能够帮助开发者控制内存使用和优化应用性能。选择合适的淘汰策略可以在 Redis 达到内存限制时，确保应用的稳定性与高效性。在实际应用中，根据具体的需求调整这些参数和策略，可以有效提升你的应用性能和用户体验。在理解了这些内容后，开发者可以更加灵活地利用 Redis 来满足自己的需求。
