内存使用率在生产环境一般会有三种场景：
- 一直都很高 比如95%以上
- 突然飙高，一般和瞬时流量有关，内存使用率达到100%
- 只是某个节点飙高 ，内存使用率达到100%
场景不一样，问题的原因也可能不一样，解决方案也会不一样。具体的问题原因以及解决方案如下。
一、内存使用率长期处于高水位的解决办法
- 盘点下key的使用情况，清理掉无用的key；
- 看下key是否设置了合适的TTL策略，避免一直存在redis中；
- 检查是否有大key，大key很多的话，就会占用很多内存；
- 根据业务需求，设置合理的数据逐出策略，主要是调整maxmemory-policy参数的值；
- 根据业务需求，设置合理的过期Key主动删除的执行频率（即调整hz参数的值）；
- 经过上述步骤优化后，内存使用率依旧较高，可以考虑从硬件配置上入手加大内存。
二、内存使用率突然上升的解决办法
1. 问题原因
内存使用率突然升高一般和瞬时并发流量有关，具体表现为：
- 短时间内大量写入新数据；
- 短时间内大量创建新连接；
- 突发访问产生大量流量超过网络带宽，导致输入缓冲区和输出缓冲区积压；
- 客户端处理速度跟不上Redis的处理速度，导致输出缓冲区积压。
2. 具体解决方案
- Redis性能监控的入流量与写QPS一致的话，也就是说流量可以承接，可能是写数据太大导致，这个需要升级下redis内存配置，也可以清理下无效的key，腾出更多的空间；
- 如果连接数突增的话，首先排除链接是否泄漏，正常关闭；或者设置连接超时时间（timeout 参数），自动关闭空闲连接；
- 执行MEMORY STATS命令，看下clients.normal占用的内存是否过多。如果是的话，排查业务流量突发原因或者提升带宽；
- 执行MEMORY DOCTOR命令，查看big_client_buf的值。当big_client_buf=1时，代表至少有一个客户端的输出缓冲区占用内存较大。执行CLIENT LIST命令，查看哪个客户端的输出缓冲区内存占用量（omem）较大。排查该客户端应用是否存在性能问题。
三、单个节点内存飙高
这种情况一般都是hash到这个分片大key或者热点key 有关系，一般解决办法是：
- 拆分key，分散单个节点流量，使数据更加均匀地分布在不同的数据分片节点上；
- 增加redis实例的内存，进行扩容。