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估算Redis容量怎么搞，储量不够又该咋办，找个靠谱的解决方案吧

估算Redis容量：动手算，别瞎猜

估算这事儿,不能凭感觉，得靠实际数据，最好的办法就是用你现有的数据做样本。

先看看现在用了多少：连上你的Redis，用 INFO memory 命令，重点看 used_memory_human 这一行，它告诉你当前实际用了多少内存，这是你所有数据、开销的总额。
算算单个数据大概多大：这是关键，你不能一个个去数，得抽样，比如你的业务主要存用户会话（session），那就随机抽1000个会话Key，用 DEBUG OBJECT your_key 命令（注意，这个命令影响性能，不要在线上频繁用）或者用 redis-rdb-tools 这类工具分析备份文件，算出这1000个Key的平均大小，平均每个会话占5KB。
总量估算：如果你有100万用户，假设同时活跃会话占一半，就是50万，那么总内存需求就是：50万 * 5KB ≈ 2.5GB，但这还没完！
必须加上“余量”：
- 数据会增长：给未来半年到一年的增长留出空间，比如乘以1.5倍。
- Redis自己的开销：Redis存数据除了你的纯数据，还有管理这些数据结构的额外成本，在你的数据总量上增加20%-30%作为安全边际，根据Redis官方文档（来源：Redis官方内存优化文档）的说明，像列表、集合这类数据结构，其内存开销可能与数据本身差不多。
- 峰值缓冲：业务可能有高峰期，内存使用会比平时高，再留一点缓冲。

简单公式（经验版）：(单条数据大小 * 总数据量) * 1.3（开销）* 1.5（增长） ≈ 你需要准备的总内存，用上面的例子就是：2.5GB 1.3 1.5 ≈ 4.875GB，那你至少应该准备一个5GB或以上的Redis实例。

储量不够了？别慌，按顺序试试这些招

估算Redis容量怎么搞，储量不够又该咋办，找个靠谱的解决方案吧

发现内存快满了,或者已经报错了，别急着加机器，先从省钱省事的办法开始。

第一步：先“打扫房间”，看看能扔点啥

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检查过期Key：确保你设置了过期时间的Key真的过期被删掉了，可以用 INFO stats 看 expired_keys 数量是否在增长。
分析数据：用 SCAN 命令加模式匹配，看看有没有存储了没用的大Key（比如一个List里塞了几十万条数据），或者根本就是垃圾数据，大Key特别危险，会拖慢操作。
调整淘汰策略：这是最重要的急救措施，在配置文件里找到 maxmemory-policy，如果之前是 noeviction（不淘汰，只报错），赶紧根据业务情况改成别的。
- allkeys-lru：从所有Key里挑最近最少用的淘汰，适用于缓存场景。
- volatile-lru：只从设置了过期时间的Key里淘汰，适用于缓存和重要数据混存。（来源：Redis配置文档关于maxmemory-policy的说明）这个策略能让你在达到内存上限后自动清理旧数据，保证服务不中断，给你争取处理时间。

第二步：优化“收纳技巧”，让柜子能装更多

压缩数据：在存进Redis之前，如果值是大的文本（比如JSON），先把它压缩一下（例如用GZIP），虽然消耗一点CPU，但能省大量内存。
用更省空间的数据类型：比如存一堆数字ID，用 Set 就比用 List 或字符串拼贴更省内存，存真假值，用 Bitmaps；做统计，用 HyperLogLog，它们都非常省地方。
缩短Key名：Key名也是占内存的，把 user:session:1234567890 缩短成 u:s:1234567890，数据量大了省下的空间很可观。

第三步：终极方案——“换个大柜子”或“多摆几个柜子” 如果上面都做了，还是不够，那就得扩容了。

垂直扩容（换大柜子）：最简单，如果你用的是云服务（比如阿里云、腾讯云的Redis），直接在控制台升级到更大的内存规格，缺点是单实例有上限，而且越大的机器越贵，性价比会降低。
水平扩容（多摆几个柜子）：这是最靠谱、能持续发展的方案，也就是上 Redis 集群。
- 怎么搞：把整个数据分到多个Redis实例上，比如你有300G数据，可以分成3个100G的实例，它们一起工作，对外像一个整体，数据通过算法（例如CRC16）分布到不同实例。
- 好处：容量几乎可以无限扩展，性能也随着实例增加而提升，高可用性也更好，一个实例挂了只影响一部分数据。
- 怎么做：自己搭建和维护集群很复杂，强烈建议直接使用云服务商提供的集群版Redis，他们帮你搞定所有分片、路由、故障转移的麻烦事，这是目前最主流、最省心的生产环境解决方案。