Redis内存耗尽时的应对策略

当Redis内存耗尽时,其行为取决于配置的淘汰策略(maxmemory-policy),以下是具体影响及处理逻辑:


⚠️ 一、默认策略:写入拒绝 (noeviction)

  1. 核心表现

    • 写入操作 (如 SETHSET):直接返回错误 OOM command not allowed,拒绝执行 ;
    • 读取操作 (如 GET):仍可正常响应 。
    bash 复制代码
    > SET new_key "value"  
    (error) OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'  
  2. 业务影响

    依赖写入的功能(如用户注册、实时计数)立即中断,需人工介入扩容或清理数据 。


♻️ 二、启用淘汰策略:自动删除旧数据

若配置了淘汰策略,Redis 会根据规则自动删除部分数据释放空间:

策略分类 淘汰范围 淘汰逻辑 典型场景
volatile-* 设置过期时间的键 LRU(最近最少使用)或 TTL(即将过期) 缓存场景
allkeys-* 所有键 LFU(最不频繁使用)或随机删除 持久化数据与缓存混合
volatile-ttl 设置过期时间的键 优先删除剩余生存时间最短的键 短期缓存清理
风险与缺陷:
  • 数据丢失:自动删除可能导致有效数据被清除,引发业务异常 ;
  • LRU/LFU 近似算法:非精确淘汰(采样部分键),可能误删热点数据 ;
  • 碎片加剧:频繁删除可能增加内存碎片,降低利用率 。

💥 三、极端情况:系统级OOM Killer

当满足以下条件时,可能触发系统内核强制终止进程:

  1. Redis 未配置淘汰策略或淘汰速度跟不上写入需求;
  2. Linux 系统内存溢出,内核根据 oom_score 杀死得分最高的进程(常包括 Redis)。
    后果:服务崩溃,需重启恢复,可能丢失持久化间隙数据 。

⚙️ 四、内存耗尽的其他诱因

  1. 内存碎片

    频繁更新或删除导致碎片化,可用内存不足(即使总量未超限)。
    解决方案 :启用 activedefrag yes 自动碎片整理 。

  2. 持久化fork阻塞
    RDBAOF 重写时 fork 子进程,若内存过大可能阻塞主线程,加速耗尽 。


🔧 五、预防与优化建议

  1. 配置合理的淘汰策略

    • 纯缓存场景 → allkeys-lruvolatile-lru
    • 混合数据场景 → allkeys-lfu(优先保留高频访问数据)。
  2. 监控与扩容

    • 实时监控内存使用率(info memory);
    • 设置 maxmemory 为物理内存的 80%,预留缓冲 。
  3. 降低内存占用

    • 使用 ziplist 等紧凑数据结构;
    • 缩短过期时间,避免数据堆积 。

📌 结论 :内存耗尽时 Redis 的行为由 maxmemory-policy 决定,默认策略拒绝写入 ,启用淘汰策略则自动删除数据(伴随丢失风险)。生产环境必须提前配置策略并监控内存,避免服务中断 。

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