Redis缓存用着内存老爆，咋整才能不让它吃太多啊

行,Redis内存老爆这个问题确实让人头疼，但别急，咱们一点一点捋，有很多实在的办法能给它“瘦瘦身”，这些方法都是从实际运维和Redis官方的最佳实践里总结出来的，咱们就用大白话聊清楚。

第一招：先搞清楚内存到底被谁吃了

这就像家里东西堆满了,你得先知道是旧衣服占地方，还是老家具碍事，别一上来就想着加内存（买个大房子），那只是暂时掩盖问题。

• 用Redis自带的命令看看：打开你的Redis客户端，连上去，敲个命令叫 INFO MEMORY，会出来一大堆信息，你主要看 used_memory_human 这一行，它告诉你现在Redis实实在在用了多少内存，更重要的是 used_memory_dataset 和 used_memory_overhead。dataset 就是你的业务数据（比如用户信息、商品数据）真正占的空间，而 overhead 是Redis为了管理这些数据自己产生的开销，比如维护内部数据结构的信息。overhead 大得离谱，那可能是有别的问题。
• 用 redis-rdb-tools 这个工具做个深度体检：这个工具是个神器，但不是Redis自带的，需要你安装一下，它能帮你分析Redis的持久化文件（RDB文件），你让Redis生成一个RDB快照，然后用这个工具分析，它会生成一个报告，告诉你每个键占了多少内存，哪种数据类型的键最耗内存，比如你会发现，原来是某个不起眼的哈希表，里面存了几百万条数据，每个字段就几个字节，但架不住数量多，直接把内存撑爆了，这样一来，你就知道该从哪个业务、哪种数据上下手了。

第二招：给数据设置过期时间，让没用的数据自动“滚蛋”

这是最立竿见影的方法之一,很多数据其实是有生命周期的，比如用户的短信验证码，10分钟后就失效了；用户的登录session，可能30天没用就该清掉了，如果你不设置过期时间，这些数据就会永远躺在Redis里，变成垃圾。

• 在写入数据时就直接带上TTL：无论你是用 SET 命令存一个字符串，还是用 HSET 存一个哈希表，都可以在后面加上 EX 参数来指定多少秒后过期，养成这个好习惯，能从根源上避免大量垃圾数据堆积。
• 定期检查和清理：即使你设置了过期时间，Redis也不是立刻删除过期键的，它有自己的清理策略（惰性删除和定期删除），如果突然有大量键同时过期，可能会导致Redis瞬间卡一下，最好让过期时间分散开，别都设成一样的长短，你可以通过 INFO STATS 命令看看 expired_keys 这个数值，它记录了Redis已经清理了多少过期键，心里有个数。

第三招：优化一下数据的“存放姿势”，节省空间

同样一堆东西,胡乱塞和用真空压缩袋装，占的空间天差地别，Redis里的数据也一样。

• 别把Redis当垃圾桶，啥都往里扔：有些兄弟喜欢把整个Java对象序列化成JSON字符串然后存进去，比如一个用户对象，里面有id、name、age等十来个字段，哪怕你只想要一个name，也得把整个字符串取出来反序列化，这不仅浪费网络带宽，更浪费内存，这种情况下，用Redis的Hash（哈希表）来存储会更省空间，因为Redis在存储小哈希表（字段数量不多，字段值长度不大）时，会采用一种非常紧凑的编码方式（ziplist），能极大减少内存占用，你可以通过修改Redis配置文件里的 hash-max-ziplist-entries 和 hash-max-ziplist-value 参数来控制这个阈值。
• 把Key设计得短一些：Key本身也是要占内存的，如果你每个Key都是“project_name:user_id:user_info:123456”这么长，那光是存储成千上万个Key的名字就要消耗不少内存，在保证可读性、不产生冲突的前提下，尽量用简短的缩写，u:123456:i”。
• 非万不得已，别用那些特别耗内存的数据结构：List（列表）、Set（集合）、Sorted Set（有序集合）这些，当它们元素数量很少时，Redis会用紧凑的编码方式，但一旦元素数量超过某个阈值（同样可以在配置文件里设置），就会转换成标准的结构，内存占用会跳增，所以要根据业务规模，合理设置这些阈值。

第四招：动用“核武器”——淘汰策略

当内存真的要用完时,Redis怎么办？是报错还是强行删掉一些数据？这个行为由 maxmemory-policy 这个配置决定，默认策略可能是 noeviction（不淘汰，有新数据写入时就报错），在生产环境，这通常不是你想要的，因为会导致服务不可用。

• 选择合适的淘汰策略：根据你的业务特点来选。
  • allkeys-lru：尝试淘汰所有key中最近最少使用的，这比较通用，保证最热的数据留在内存里。
  • volatile-lru：只淘汰设置了过期时间的key中最近最少使用的，如果你能确保所有重要数据都没设过期时间，可以用这个。
  • allkeys-random：随机淘汰所有key，适合所有数据访问概率都差不多的场景。
  • volatile-ttl：淘汰设置了过期时间且剩余寿命最短的key。 allkeys-lru 是个不错的选择，你可以在redis.conf文件里修改这个配置并重启，或者用 CONFIG SET 命令在线修改。

第五招：考虑一下架构层面的优化

如果上面这些招数都用上了,内存还是紧张，那可能就得从更高层面想想了。

• 做数据分片：一个Redis实例扛不住，就分成多个，可以把数据分布到多个Redis实例上，也就是常说的“分片”（Sharding），你可以用Redis Cluster（Redis集群），或者用像Codis这样的代理中间件来实现，这相当于把压力分摊了，但架构变复杂了。
• 冷热数据分离：把访问频率非常低的“冷数据”从Redis里请出去，存到更便宜的地方，比如磁盘数据库（MySQL）里，Redis只存最热的“热数据”，这需要业务代码配合，判断哪些是冷数据并将其归档。

最后总结一下：

解决Redis内存问题,通常是一个组合拳，而不是单一妙药。标准的思路是：先分析（第一招） -> 再清理和优化（第二、三招） -> 然后设定好兜底策略（第四招） -> 最后如果还不行，再考虑架构升级（第五招），千万别一上来就想着扩内存或搞分片，那样成本高且可能治标不治本，平时多摸摸Redis的脾气，根据你的业务特点对症下药，才能让它既跑得快又吃得少。