Redis缓存溢出怎么破？这些方法帮你缓解缓存压力，别再慌了

最近在技术圈子里，尤其是在一些开发者社区像知乎、CSDN和开源中国的讨论中，经常能看到有人着急地问：“我的Redis怎么老是内存不足，报OOM（内存溢出）错误了？服务都快崩了，怎么办？” 这确实是个让人头疼的问题，想象一下，Redis就像一个超级快的临时仓库，本来是用来加速网站或应用访问的，结果因为东西塞得太多，仓库门都快挤爆了，不仅快不起来，反而直接瘫痪了，别慌，我们一步步来拆解这个问题,看看有哪些实用的方法能帮你缓解缓存压力。

我们得明白Redis缓存为什么会“溢出”，说白了，就是你往Redis里塞的数据量，超过了它被允许使用的最大内存容量，这通常有几个常见原因：一是业务增长太快，缓存的数据自然就多了；二是可能设计了不合理的缓存策略，比如把本该存在数据库里的大量历史数据也一股脑塞进了缓存；三是可能没有设置数据的“过期时间”,导致缓存里堆满了再也不用的僵尸数据。

知道了原因，我们就可以对症下药了，核心思路就两条：一是“节流”，想办法减少内存的使用；二是“疏导”，当内存快满时，有策略地清理掉一些数据,给新数据腾地方。

第一招：好好利用数据过期时间（TTL）

这是最基本也是最重要的一步，就像给超市里的商品贴上保质期一样，给你存入Redis的每一条数据都设置一个合理的过期时间，用户登录的会话信息，可能设置成30分钟；一些热门的商品信息，可以设置成1小时或几小时更新一次，这样，即使你忘了清理，数据也会自动失效被Redis清除，释放出空间，在Stack Overflow上很多有经验的开发者都强调,忘记设置TTL是导致内存膨胀的一个非常普遍的原因。

第二招：精打细算，优化存储的数据结构

Redis提供了多种数据结构，比如String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）等，换一种存储方式能省下很多内存，举个例子，如果你要存一个用户的多个信息（比如姓名、年龄、城市），不要为每个字段都单独存一个String类型的键，那样会存储很多重复的键名，浪费空间，应该使用一个Hash结构，把所有这些字段作为这个用户键的子字段来存储，根据Redis官方文档的建议，使用Hash这类聚合数据类型通常能更高效地利用内存，就是学会“打包”存储，而不是“散装”存储。

第三招：启用并配置正确的内存淘汰策略（Eviction Policy）

当Redis的内存使用达到上限时，它该怎么办？是报错拒绝写入，还是淘汰掉一些老数据？这个行为就是由内存淘汰策略决定的,Redis提供了好几种策略让你选，

• volatile-lru：只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-ttl：从设置了过期时间的键中,淘汰剩余寿命最短的。
• noeviction：不淘汰，直接拒绝新写入的请求（这是默认策略，也是最容易导致问题的）。

很多新手可能没注意这个配置，一直用的默认的noevition，结果就是内存一满，服务就开始写不进去，报错了，根据美团技术团队分享的经验，对于大多数业务场景，将策略设置为allkeys-lru或volatile-lru是一个比较稳妥的选择，它能让Redis在内存不足时自动清理掉不太常用的数据，保证新数据可以写入，从而实现“断尾求生”，你可以在Redis的配置文件redis.conf里找到maxmemory-policy这个配置项来修改它。

第四招：考虑数据分片（Sharding）

如果以上方法都用了，内存还是不够，那可能说明单台服务器的内存确实扛不住你的业务量了，这时候就要考虑“化整为零”，把庞大的数据集分散到多个Redis实例上去，这就是分片，你可以用一致性哈希算法，把不同的键分配到不同的Redis服务器上，这样，每个实例只需要承担一部分数据，压力就小多了，很多云服务商提供的“集群版”Redis就是帮你做了这个事情，这招相对复杂一些,涉及架构的调整。

第五招：定期分析和清理无用数据

养成定期检查Redis内存使用情况的习惯，使用Redis自带的命令，比如INFO memory来查看详细的内存信息，或者使用redis-cli --bigkeys命令找出哪些键占用了最大的空间，看看它们是否还有存在的必要，可能是一些陈旧的、早已下线的业务缓存数据还一直占着地方，手动或写个脚本定期清理一下,也能释放出可观的空间。

应对Redis缓存溢出，不是一个单一动作，而是一个综合性的工作，它要求我们从键的出生（设置TTL）、成长（数据结构设计）、到消亡（淘汰策略）都有一个全生命周期的考量，平时多监控，根据业务特点选择合适的策略，就能让这个“高速仓库”平稳运行，真正为你的业务提速，而不是成为故障的源头，预防永远胜于治疗，在规划缓存方案时就把这些因素考虑进去,就能避免很多临时的慌乱。