面试官问：Redis数据过多内存占满，会宕机吗？如何内存回收？

Redis数据过多内存占满时，默认不会直接宕机，但会触发内存淘汰策略或返回错误，具体行为取决于配置的淘汰策略。内存回收通过预设的淘汰策略实现，以下是详细说明：

一、内存占满时的行为

默认策略（noeviction）
当内存达到maxmemory限制时，Redis会拒绝所有写请求（DEL和部分特殊请求除外），直接返回错误（如OOM command not allowed when used memory > maxmemory）。
此策略可避免数据丢失，但需外部监控及时扩容或清理数据。
其他策略
若配置了非noeviction策略（如LRU、LFU等），Redis会主动淘汰数据以释放内存，而非直接拒绝请求。

二、内存回收（淘汰策略）

Redis提供6种内存淘汰策略，通过maxmemory-policy配置：

noeviction
默认策略，内存满时拒绝写请求，适用于允许短暂阻塞的场景。
volatile-lru
从设置了过期时间（TTL）的键中，使用LRU算法淘汰最近最少使用的键。
适用场景：需保留热点数据且允许过期键被淘汰。
allkeys-lru
从所有键中，使用LRU算法淘汰最近最少使用的键。
适用场景：需全局优化内存使用，无特殊过期需求。
volatile-random / allkeys-random
分别从设置了TTL的键或所有键中随机淘汰数据。
适用场景：无热点数据特征，需快速释放内存。
volatile-ttl
从设置了TTL的键中，优先淘汰剩余存活时间（TTL）最短的键。
适用场景：需加速过期键清理的场景。
LFU策略（Redis 4.0+）
volatile-lfu：从设置了TTL的键中，淘汰访问频率最低的键。
allkeys-lfu：从所有键中淘汰访问频率最低的键。
适用场景：需基于访问频率优化内存，避免偶发访问的键被误保留。

三、配置与监控

设置最大内存
通过配置文件：
maxmemory 100mb # 限制内存为100MB
通过命令行：
config set maxmemory 100mb
设置淘汰策略
通过配置文件：
maxmemory-policy allkeys-lru
通过命令行：
config set maxmemory-policy allkeys-lru
监控内存使用
使用INFO memory命令查看内存状态，关注以下字段：
used_memory：已用内存。
maxmemory：内存上限。
evicted_keys：累计淘汰的键数量。
示例输出：
used_memory:899504maxmemory:104857600evicted_keys:0

四、LRU与LFU的实现细节

近似LRU算法
Redis通过随机采样（默认5个键）模拟LRU，而非遍历所有键，以平衡性能与准确性。
可通过maxmemory-samples调整采样数量（如maxmemory-samples 10），数值越大越接近严格LRU。
Redis 3.0+优化：维护一个大小为16的候选池，按访问时间排序，淘汰最久未访问的键。
LFU算法
每个键记录24位访问频率和上次访问时间，频率每分钟衰减（避免长期不访问的键频率过高）。
适用场景：数据访问模式稳定，需长期保留高频键。

五、最佳实践建议

根据业务选择策略
缓存场景：优先选allkeys-lru或allkeys-lfu。
混合场景（含过期键）：选volatile-lru或volatile-lfu。
随机访问：选allkeys-random或volatile-random。
合理设置maxmemory
建议设置为物理内存的50%-70%，避免系统交换（Swap）导致性能下降。
监控与告警
监控evicted_keys和used_memory，当淘汰键数量激增时及时扩容或优化策略。
避免noeviction陷阱
若未配置淘汰策略且内存占满，写请求会持续失败，需确保监控覆盖此场景。

图：不同LRU采样数量下的淘汰准确性对比（浅灰色为淘汰键，灰色为保留老键，绿色为新键）

通过合理配置内存上限和淘汰策略，Redis可在内存紧张时优雅降级，避免宕机风险。

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