redis内存占用优化需先定位问题根源。1.使用info memory查看used_memory、mem_fragmentation_ratio等指标判断内存使用及碎片情况；2.通过redis-cli –bigkeys查找内存占用大的key；3.分析数据结构是否合理，如避免冗余数据、过长key、结构选择不当；4.解决内存碎片可通过重启redis、使用memory purge、优化数据结构、减少删除操作；5.优化数据结构可采用ziplist、intset、压缩列表等紧凑结构；6.设置maxmemory参数并选择合适淘汰策略防止oom；7.定期监控内存趋势，必要时进行水平扩展。
Redis内存占用，说白了，就是搞清楚你的数据用了多少内存，然后分析下为什么会用到这么多，最后看看有没有优化的空间。
解决方案
查看Redis内存占用，最直接的方式就是使用INFO memory命令。这个命令会返回一大堆关于内存的信息，但我们主要关注几个关键指标：
- used_memory: Redis分配器分配的总内存，包括数据、缓冲区、管理结构等。
- used_memory_human: used_memory的易读版本，单位是MB或GB。
- used_memory_rss: Redis进程占用的物理内存（Resident Set Size）。
- used_memory_peak: Redis历史上分配的最大内存。
- mem_fragmentation_ratio: used_memory_rss / used_memory，这个值很重要，反映了内存碎片化的情况。大于1说明有碎片，越大碎片越严重；小于1说明使用了交换空间（swap），这通常是性能杀手。
- mem_allocator: Redis使用的内存分配器，常见的是jemalloc。
除了INFO memory，还可以使用redis-cli –bigkeys命令来查找占用内存最大的key。这个命令会扫描整个数据库，找出占用空间最大的前N个key，并给出它们的类型和大小。这对于定位内存占用大户非常有帮助。
Redis内存占用过高？可能是这几个原因
Redis内存占用过高，原因有很多，但通常离不开以下几个方面：
- 数据量过大: 这是最直接的原因，存储的数据越多，占用的内存自然越多。
- 键值设计不合理: 比如，使用过长的key，或者存储了大量冗余数据。
- 数据结构选择不当: 比如，用String存储List，或者用Hash存储只有少量字段的数据。
- 内存碎片: 大量的删除操作会导致内存碎片，降低内存利用率。
- 缓冲区膨胀: 客户端连接过多，或者执行了大量耗时操作，会导致缓冲区膨胀。
如何分析Redis内存占用？
- 使用INFO memory查看整体内存使用情况: 关注used_memory、used_memory_rss、mem_fragmentation_ratio等指标，判断是否存在内存碎片、swap等问题。
- 使用redis-cli –bigkeys查找占用内存最大的key: 定位内存占用大户，分析它们的数据结构和存储内容。
- 使用MEMORY USAGE key命令查看单个key的内存占用: 进一步分析单个key的内存占用情况，判断是否存在优化空间。
- 分析慢查询日志: 慢查询可能会导致缓冲区膨胀，从而增加内存占用。
- 监控Redis性能指标: 使用监控工具（如RedisInsight、prometheus+grafana）监控Redis的内存使用情况，及时发现问题。
副标题1: Redis内存碎片率过高怎么办？
内存碎片化会导致Redis无法充分利用可用内存，甚至可能导致OOM（Out of Memory）错误。解决内存碎片化问题，可以尝试以下方法：
- 重启Redis: 这是最简单粗暴的方法，重启后Redis会重新分配内存，消除碎片。但这种方法会导致服务中断，需要谨慎使用。
- 使用MEMORY PURGE命令: Redis 4.0及以上版本提供了MEMORY PURGE命令，可以尝试清理内存碎片。但这个命令可能会阻塞Redis，需要谨慎使用。
- 优化数据结构: 尽量使用紧凑的数据结构，减少内存占用。比如，可以使用ziplist代替list，或者使用intset代替set。
- 减少删除操作: 大量的删除操作会导致内存碎片，尽量避免频繁的删除操作。如果必须删除数据，可以考虑使用过期时间（TTL）或者惰性删除。
- 升级jemalloc: 新版本的jemalloc通常有更好的内存管理能力，可以减少内存碎片。
- 调整jemalloc参数: 可以通过修改jemalloc的配置参数来优化内存分配，但需要谨慎操作，避免影响性能。
副标题2: 如何优化Redis的数据结构来减少内存占用？
选择合适的数据结构对于减少Redis内存占用至关重要。以下是一些常用的优化技巧：
- 使用ziplist: 对于较小的List和Hash，可以使用ziplist来存储数据。ziplist是一种紧凑的数据结构，可以有效减少内存占用。可以通过配置list-max-ziplist-entries和hash-max-ziplist-entries来控制ziplist的大小。
- 使用intset: 对于只包含整数的Set，可以使用intset来存储数据。intset也是一种紧凑的数据结构，可以有效减少内存占用。可以通过配置set-max-intset-entries来控制intset的大小。
- 使用压缩列表（Listpack）： Redis 7.0 引入了 Listpack 作为 ziplist 的替代品，它在减少内存碎片和提高性能方面表现更好。
- 使用Stream的消费者组（Consumer Groups）： 如果你需要持久化消息，并且有多个消费者，使用 Stream 的消费者组可以避免为每个消费者复制消息，从而节省内存。
- 避免使用过长的key: 过长的key会占用大量内存，尽量使用短而有意义的key。
- 压缩数据: 可以使用压缩算法（如gzip、lz4）来压缩存储在Redis中的数据，减少内存占用。但需要注意压缩和解压缩会消耗CPU资源。
副标题3: Redis内存满了怎么办？如何避免OOM错误？
Redis内存满了，会导致OOM错误，影响服务可用性。为了避免OOM错误，可以采取以下措施：
- 设置maxmemory参数: 通过设置maxmemory参数，可以限制Redis使用的最大内存。当Redis使用的内存超过maxmemory时，会触发maxmemory-policy指定的淘汰策略。
- 选择合适的maxmemory-policy: maxmemory-policy指定了当Redis内存达到maxmemory时，如何淘汰数据。常见的淘汰策略有：
- noeviction: 不淘汰任何数据，当内存满了时，会返回错误。
- allkeys-lru: 淘汰最近最少使用的key。
- volatile-lru: 淘汰设置了过期时间的key中，最近最少使用的key。
- allkeys-random: 随机淘汰key。
- volatile-random: 随机淘汰设置了过期时间的key。
- volatile-ttl: 淘汰剩余生存时间（TTL）最短的key。
- 监控Redis内存使用情况: 使用监控工具监控Redis的内存使用情况，及时发现内存增长趋势，并采取相应的措施。
- 水平扩展Redis: 如果单个Redis实例无法满足需求，可以考虑使用Redis Cluster或者Redis sentinel进行水平扩展，增加内存容量。
- 使用Redis Enterprise: Redis Enterprise提供了更高级的内存管理功能，如Active-Active replication、Flash存储等，可以有效解决内存瓶颈问题。
另外，要记住，定期审查你的数据模型和访问模式。也许有一些不必要的键，或者一些可以优化的数据结构。 持续的监控和优化是保持Redis运行良好的关键。
