一、Redis内存分配的那些事儿
Redis这家伙用起来是真香，但默认的内存分配策略有时候真的让人头疼。不知道你有没有遇到过这种情况：明明服务器内存还剩不少，Redis就开始疯狂报OOM（Out Of Memory）错误。这不是Redis在耍脾气，而是它的默认内存分配机制在搞事情。
Redis默认采用的是"noeviction"策略，当内存用尽时，它就直接拒绝写入操作。这就像你去餐厅吃饭，服务员一看座位满了就直接把你赶走，连等位的机会都不给。对于生产环境来说，这种简单粗暴的方式显然不太合适。
二、Redis内存策略的七种武器
Redis其实提供了7种内存淘汰策略，让我们一个个来看：
- volatile-lru：从设置了过期时间的键中，淘汰最近最少使用的
- allkeys-lru：从所有键中，淘汰最近最少使用的
- volatile-lfu：从设置了过期时间的键中，淘汰使用频率最低的
- allkeys-lfu：从所有键中，淘汰使用频率最低的
- volatile-random：从设置了过期时间的键中，随机淘汰
- allkeys-random：从所有键中，随机淘汰
- noeviction：默认策略，不淘汰，直接报错
三、如何选择合适的策略
选择策略就像选衣服，得看场合。下面我给出几个典型场景：
- 缓存场景：推荐使用allkeys-lru，因为缓存丢了可以重新加载
- 持久化重要数据：可以用volatile-lru，只淘汰有过期时间的
- 内存足够大：可以考虑noeviction，但要做好监控
这里给个配置示例（Redis技术栈）：
# 设置最大内存为1GB
maxmemory 1gb
# 使用allkeys-lru策略
maxmemory-policy allkeys-lru
# 设置样本数量为5（提高LRU算法精度）
maxmemory-samples 5
四、实战：用C#操作Redis内存配置
下面我们用C#来演示如何动态调整Redis内存策略（.NET技术栈）：
using StackExchange.Redis;
// 创建Redis连接
var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");
// 获取数据库
var db = redis.GetDatabase();
// 获取服务器
var server = redis.GetServer("localhost", 6379);
// 配置内存策略
server.ConfigSet("maxmemory-policy", "allkeys-lru");
// 设置内存限制为500MB
server.ConfigSet("maxmemory", "500mb");
// 查看当前配置
var maxMemory = server.ConfigGet("maxmemory");
var policy = server.ConfigGet("maxmemory-policy");
Console.WriteLine($"当前内存限制: {maxMemory[0].Value}");
Console.WriteLine($"当前淘汰策略: {policy[0].Value}");
这段代码演示了如何通过C#动态修改Redis的内存配置，比直接修改配置文件更灵活。
五、高级技巧：使用Lua脚本实现精细控制
有时候内置的策略还是不够灵活，这时候可以祭出Lua脚本这个大杀器（Redis+Lua技术栈）：
-- 定义一个自定义淘汰策略的脚本
local function customEvictionPolicy()
-- 先尝试淘汰过期的键
local expired = redis.call('EVAL', "return redis.call('keys', '*')", 0)
for _,key in ipairs(expired) do
if redis.call('ttl', key) == -2 then
redis.call('del', key)
return key
end
end
-- 没有过期键，就按LRU淘汰
local allkeys = redis.call('keys', '*')
table.sort(allkeys, function(a,b)
return redis.call('object', 'idletime', a) >
redis.call('object', 'idletime', b)
end)
if #allkeys > 0 then
redis.call('del', allkeys[1])
return allkeys[1]
end
end
-- 注册脚本
redis.register_function('custom_evict', customEvictionPolicy)
这个脚本实现了一个混合策略：先淘汰已经过期的键，如果没有再按LRU淘汰。
六、注意事项和常见坑
- 监控很重要：无论选择哪种策略，都要监控内存使用情况
- 样本数量：maxmemory-samples设置太小会影响LRU/LFU精度，太大会影响性能
- 持久化影响：RDB和AOF会影响内存使用，要预留足够空间
- 客户端缓冲：客户端输出缓冲也会占用内存，容易被忽视
七、总结
Redis的内存管理就像打理一个小花园，既不能让它杂草丛生（内存溢出），也不能把名贵花草都拔了（误删重要数据）。选择合适的淘汰策略，配合监控和调优，才能让Redis发挥最佳性能。
记住，没有放之四海而皆准的最佳策略，关键是要理解业务特点，根据实际情况选择最合适的方案。希望这篇文章能帮你避开Redis内存管理的那些坑，让你的Redis跑得更稳更快！
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