悠悠楠杉
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Redis如何调整最大内存？关键设置与避坑指南
07/28
一、为什么要设置内存上限？
作为内存数据库的标杆，Redis默认会耗尽所有可用内存。去年我们某个生产环境就曾因未设置上限，导致Redis实例占用32GB内存后触发OOM（Out Of Memory），最终引发整个缓存集群雪崩。通过maxmemory参数主动限制内存用量，本质上是一种防御性编程思维。
二、配置内存上限的3种方式
1. 配置文件修改（推荐）
redis
redis.conf
maxmemory 4gb
maxmemory-policy allkeys-lru
这是最稳妥的方式，重启后依然生效。注意单位支持：
- kb（千字节）
- mb（兆字节）
- gb（吉字节）
- 纯数字（默认字节）
2. 动态命令行配置
bash
redis-cli config set maxmemory 2.5gb
适用于临时调整，但重启后会失效。需要特别小心的是，当从节点执行此命令时，必须确保主从配置一致。
3. 启动参数指定
bash
redis-server --maxmemory 6gb
适合容器化部署场景，但可维护性较差。
三、必须掌握的内存淘汰策略
当内存达到上限时，Redis提供6种处理机制（括号内为配置值）：
- LRU淘汰（volatile-lru）：针对设置了TTL的键，淘汰最近最少使用的
- LFU淘汰（volatile-lfu）：同上，但根据使用频率淘汰（Redis 4.0+）
- 随机淘汰（volatile-random）：在过期键中随机选择
- 全体LRU（allkeys-lru）：无视TTL，全局LRU淘汰
- 全体LFU（allkeys-lfu）：全局频次淘汰（Redis 4.0+）
- 全体随机（allkeys-random）：无差别随机淘汰
实际案例：某电商大促期间使用
allkeys-lru后，缓存命中率从78%提升到92%，因为长期活跃的商品数据被保留了下来。
四、新手常踩的5个坑
- 单位混淆：误将
maxmemory 1000当作MB配置，实际只分配了1000字节 - 策略错配：使用
volatile-lru却未设置键过期时间，导致策略失效 - 主从不一致：从节点内存小于主节点时可能同步失败
- 监控缺失：未设置
used_memory告警，等触发OOM为时已晚 - 碎片忽视：内存碎片率（memfragmentationratio）超过1.5时需要重启整理
五、进阶调优技巧
- 混合存储方案：对冷数据启用
volatile-ttl，热数据用allkeys-lfu - 精准监控：通过
INFO memory命令获取关键指标：
bash redis-cli info memory | grep -E "used_memory|maxmemory|fragmentation" - 压测验证：使用redis-benchmark模拟极限场景：
bash redis-benchmark -n 1000000 -r 100000 -t set
六、终极建议
- 永远给系统留10%-15%的缓冲内存
- 生产环境务必启用
maxmemory和maxmemory-policy - 高频访问系统优先考虑
allkeys-lfu策略 - 定期检查
redis-cli --bigkeys识别内存大户
当Redis像老房子里的阁楼，定期清理才能装下新记忆。合理的限制不是束缚，而是让缓存服务长久运行的智慧。
