Redis缓存太大咋整，优化处理方法和注意点分享

Redis缓存变得太大，确实是个让人头疼的问题，它会让服务器内存告急，拖慢整个系统的速度，甚至可能导致Redis服务崩溃，数据丢失，要解决这个问题，咱们不能只想着加内存，那只是治标不治本，关键是要从根儿上优化，下面我就结合一些常见的实践和像“Redis官方文档”、“阿里云开发者社区”等资料中提到的一些思路,来聊聊具体该怎么做以及要注意些什么。

第一招，也是最重要的一招：分析你的数据，搞清楚内存都被谁吃了。

你不能瞎优化，得先知道问题出在哪儿，Redis自带了一个很棒的命令叫 redis-cli --bigkeys（来源：Redis官方文档），这个命令可以快速扫描整个数据库，帮你找出哪些key占用的内存最大，你可能发现某个哈希表（Hash）或者集合（Set）大得离谱,这就是你需要重点关照的对象。

除了找大key，还要用 INFO memory 命令看看内存使用的详细情况，内存消耗大不一定全是业务数据造成的，也可能是Redis自身管理内存的开销，或者客户端连接太多导致的，先诊断，再下药,这是基本原则。

第二招，给数据“瘦身”，能省一点是一点。

1. 精简Key的名称：这是个很简单但容易被忽视的点，你别用 user:account:balance:123456789 这么长的key，试试缩写成 u:ab:123456789，虽然一个key省不了几个字节，但当你的key数量达到百万、千万级别时，节省的内存就非常可观了，缩写得让别人也能看懂,别为了省空间把自己也搞糊涂了。

2. 选择合适的底层数据结构：Redis提供了多种数据结构，选对了能大幅节省空间，存储一组数字ID，用集合（Set）可能不如用有序集合（ZSet）或者Redis的HyperLogLog（如果你只需要统计基数，即不重复的元素个数）来得节省。“阿里云开发者社区”有文章专门对比过，在小数据量时差异不大，但数据量一大，优势就明显了，再比如，存储对象信息，如果一个对象有很多字段，你可能会用多个String类型的key，但其实用一个Hash类型来存储会更节省内存,因为Redis会优化Hash的存储。

3. 压缩value内容：如果value本身是文本（比如JSON格式的配置信息、长文章内容），在存入Redis之前，可以先使用GZIP、LZ4之类的压缩算法压缩一下，取出来的时候再解压，这相当于用一点CPU时间换取了大量的内存空间,这在value比较大的场景下效果尤其显著。

   

第三招，管理数据的生命周期，让没用的数据及时“下岗”。

缓存之所以叫缓存，就是因为它不是永久存储，很多数据其实有过期时间，如果忘了设置,它们就会永远赖在内存里。

1. 坚决设置TTL（过期时间）：给绝大多数缓存数据设置一个合理的过期时间，比如用户登录会话可以设置1小时过期，热点新闻数据可以设置1天过期,这是防止内存无限增长的最有效手段之一。

2. 选择合适的过期策略：Redis有几种淘汰策略（由 maxmemory-policy 配置项控制），当内存达到上限时，Redis会怎么做？（来源：Redis官方文档），默认策略通常是 noeviction（不淘汰，直接报错），这很危险,你应该根据业务情况调整。

   • volatile-lru：从设置了过期时间的key中,淘汰最近最少使用的。
   • allkeys-lru：从所有key中,淘汰最近最少使用的。
   • volatile-ttl：从设置了过期时间的key中，淘汰剩余寿命最短的。 如果你的业务数据重要程度都差不多，可以用 allkeys-lru；如果能区分出核心数据和可丢失的缓存数据，可以用 volatile-lru 并只给缓存数据设置TTL。

第四招，考虑架构上的调整，分担压力。

如果单台Redis服务器的内存终究还是不够用,那就得从架构层面想办法了。

1. 搭建Redis集群（Cluster）：这是最正统的解决方案，Redis集群可以把数据分散到多个节点上，每个节点只存储一部分数据，这样就从理论上实现了内存的无限扩容,不过集群的搭建和维护会比单机模式复杂一些。

2. 使用分布式缓存方案：除了Redis集群，也可以考虑像Codis这样的代理中间件，或者直接使用云服务商提供的分布式缓存服务,它们帮你处理了分片的复杂性。

3. 做业务拆分，分实例存储：不一定非要上集群，如果业务模块清晰，可以把不同业务的数据存到不同的Redis实例里，把用户会话存一个Redis，商品数据存另一个Redis，这样每个实例的内存压力就小多了，也便于管理，这被称为“分片”（Sharding）,是一种逻辑上的拆分。

说说需要注意的几个点：

• 监控和报警不能少：一定要有完善的内存监控，别等服务器快撑爆了才发现问题，设置内存使用率的阈值报警，比如达到80%就发出警告,让你有充足的时间去处理。
• 处理大Key要小心：如果你发现了一个几个GB的大Key，直接使用 DEL 命令删除可能会因为Redis单线程的特性导致服务短暂卡顿，对于这种大Key，建议使用 UNLINK 命令（Redis 4.0以上），它是异步删除的，不会阻塞服务，或者,更稳妥的方式是慢慢扫描这个key的一部分一部分地删除。
• 警惕慢查询：一些操作大Key的命令，比如获取一个包含百万成员的集合的所有元素（SMEMBERS），可能会非常慢，同样会阻塞其他请求,要避免在生产环境使用这类命令。
• 持久化操作的影响：如果Redis开启了RDB持久化，在生成快照时，如果内存数据量巨大，fork子进程的过程可能会很耗时，导致服务暂停，AOF重写也有类似问题,所以控制内存大小对保障持久化过程的稳定性也很重要。

处理Redis缓存太大的问题，是一个系统工程，它要求你对业务数据有清晰的认识，对Redis的特性有基本的了解，并且要配套完善的监控和运维措施，从设置TTL、优化数据结构这些小事做起，再到架构上的分片集群，一步步来,总能找到适合你当前业务的解决方案。