前言 上一篇文章中，我们分享了Redis的数据持久化主题。详情请查看下方文章:（二）Redis全体系：基础、高级特性与性能调优，从入门到高手的秘籍！今天，我们接着分享Redis中内存管理和数据淘汰机制！（文末福利，敬请关注！）
设置最大内存
默认情况下，在32位OS中，Redis最大使用3GB的内存，在64位OS中则没有限制。
在使用Redis时，应该对数据占用的最大空间有一个基本准确的预估，并为Redis设定最大使用的内存。否则，在64位OS中Redis会无限制地占用内存（当物理内存被占满后会使用swap空间），容易引发各种各样的问题。
通过如下配置控制Redis使用的最大内存：
代码语言：javascript复制maxmemory 100mb
在内存占用达到了maxmemory后，再向Redis写入数据时，Redis会：
- 根据配置的数据淘汰策略尝试淘汰数据，释放空间
- 如果没有数据可以淘汰，或者没有配置数据淘汰策略，那么Redis会对所有写请求返回错误，但读请求仍然可以正常执行
在为Redis设置maxmemory时，需要注意：
如果采用了Redis的主从同步，主节点向从节点同步数据时，会占用掉一部分内存空间，如果maxmemory过于接近主机的可用内存，导致数据同步时内存不足。所以设置的maxmemory不要过于接近主机可用的内存，留出一部分预留用作主从同步。
数据淘汰机制
Redis提供了5种数据淘汰策略：
- volatile-lru：使用LRU算法进行数据淘汰（淘汰上次使用时间最早的，且使用次数最少的key），只淘汰设定了有效期的key
- allkeys-lru：使用LRU算法进行数据淘汰，所有的key都可以被淘汰
- volatile-random：随机淘汰数据，只淘汰设定了有效期的key
- allkeys-random：随机淘汰数据，所有的key都可以被淘汰
- volatile-ttl：淘汰剩余有效期最短的key
最好为Redis指定一种有效的数据淘汰策略以配合maxmemory设置，避免在内存使用满后发生写入失败的情况。
一般来说，推荐使用的策略是volatile-lru，并辨识Redis中保存的数据的重要性。对于那些重要的，绝对不能丢弃的数据（如配置类数据等），应不设置有效期，这样Redis就永远不会淘汰这些数据。对于那些相对不是那么重要的，并且能够热加载的数据（比如缓存最近登录的用户信息，当在Redis中找不到时，程序会去DB中读取），可以设置上有效期，这样在内存不够时Redis就会淘汰这部分数据。
配置方法：
代码语言：javascript复制maxmemory-policy volatile-lru #默认是noeviction，即不进行数据淘汰大家在配置的时候，可以按照上面的示例进行配置，然后再根据项目中具体的使用情况进行跳转即可。
最后
限于篇幅，下期文章将为大家带来Redis多命令交互模式。敬请期待！
