redis内存不足时需要先删除数据腾出空间，可根据数据生命周期（过期数据优先）或热度（用得少的数据优先）选择性清理，还可考虑使用lru算法、优化数据结构和监控内存使用情况等措施。另外，进行任何清理操作前务必备份数据并充分测试，确保数据安全。
redis内存满了？这可是个让人头疼的问题，尤其是在生产环境下。 直接导致服务不可用可不是闹着玩的。 这篇文章，我们就来深入探讨一下如何快速、有效地解决这个问题，以及避免它再次发生。 读完后，你不仅能掌握应急处理方案，还能理解问题的根源，从而构建更健壮的Redis应用。
先从基础说起，Redis的内存模型是基于键值对的，内存满了，无非就是存储的键值对太多了，或者单个键值对太大。 理解这一点非常关键，它决定了我们的解决思路。 简单来说，内存不足，就得腾出空间。
最直接的办法，当然是删数据。 但怎么删？ 这可得讲究策略。 别一股脑全删了，那跟直接重启服务没区别，数据丢失的风险巨大。 我们得有选择地清理。
一种策略是根据数据的生命周期来清理。 如果你的Redis用作缓存，那么过期的数据就是首选目标。 你可以使用KEYS *命令配合EXPIRE命令来查找并删除过期数据，当然，这效率很低，千万别在生产环境直接用这个，容易卡死Redis。 更好的方法是利用Redis自带的过期机制，让Redis自己去清理过期数据。 这需要你合理设置数据的过期时间，避免设置过长的过期时间导致内存占用过高。
另一种策略是根据数据的热度来清理。 哪些数据用得少，就优先删除。 这需要你对数据访问模式有深入的了解。 你可以使用Redis的MEMORY STATS命令查看内存使用情况，并结合业务逻辑来判断哪些数据可以删除。 比如，一些统计数据，或者不常用的缓存数据，就可以考虑清理。
更高级一点，可以考虑使用LRU (Least Recently Used) 算法。 Redis本身并不直接支持LRU，但你可以通过一些策略来模拟LRU，比如结合ZSET数据结构，维护一个访问时间的排序，定期清理访问时间最久的数据。 这需要一定的编程技巧，但效率会比直接遍历KEYS高很多。
还有一个容易被忽视的地方：数据结构的选择。 不同的数据结构占用内存不同，比如String比List更节省内存。 如果你发现某个键值对占用内存过大，可以考虑优化数据结构，或者使用更紧凑的序列化方式，例如ProtoBuf。
当然，光删数据还不够，还得从根源上解决问题。 定期监控Redis的内存使用情况非常重要。 你可以使用Redis自带的监控工具，或者一些第三方监控工具，及时发现内存使用异常。 一旦发现内存使用率过高，就要及时采取措施，避免问题恶化。
最后，一个非常重要的经验： 不要在生产环境随意尝试未经测试的方案！ 在进行任何内存清理操作之前，一定要做好备份，并且在测试环境进行充分的测试。 记住，数据安全永远是第一位的。
下面是一个简单的Python脚本，用于删除过期数据 (仅供参考，不建议在生产环境直接使用)：
import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) while True: keys = r.keys('*') # 获取所有key for key in keys: if r.ttl(key) <= 0: # 检查key是否过期 r.delete(key) time.sleep(60) # 每分钟检查一次
这个脚本只是个简单的例子，实际应用中需要根据你的具体情况进行调整，并加入更完善的错误处理和监控机制。 切记，谨慎使用！ 选择合适的策略，并结合监控，才能有效地解决Redis内存满的问题，并避免再次发生。 记住，预防胜于治疗。
