当 Redis 的内存数据满了，它不会立即宕机。

Redis 会根据一些内存管理策略来处理内存数据满的情况。

具体行为取决于你的 Redis 配置和所使用的版本。

处理方式

当 Redis 内存数据满了，以下是可能发生的情况。

写入操作失败：

如果 Redis 没有配置开启持久化（如 RDB 或 AOF），并且达到了最大内存限制。

默认行为是不接受写操作并返回错误。

这是为了保护数据的一致性，防止数据丢失。

内存淘汰策略：

Redis 提供了多种内存淘汰策略来处理内存数据满的情况。

当数据满时，根据配置的淘汰策略，Redis 可能会自动删除一些数据来腾出空间。

持久化策略：

如果 Redis 配置了持久化（如 RDB 或 AOF）。

当内存数据满时，Redis 可以将数据持久化到磁盘，从而腾出内存空间。

这样可以保证数据的持久性，并继续接受写入操作。

后果与影响

性能影响：

当Redis不断接近内存限制时，它可能需要频繁地进行数据淘汰操作。

这会增加CPU的负载，从而影响Redis服务器的响应时间和吞吐量。

数据丢失：

根据淘汰策略，一些数据可能会被删除以释放内存。

这意味着应用程序可能无法再访问这些数据。

写入失败：

在noeviction策略下，当内存满时，所有写命令都将被拒绝。

这可能导致应用程序无法正常工作。

内存淘汰策略

noeviction：

不会淘汰任何键，达到内存限制后返回错误。

allkeys-random：

在所有键中，随机删除键。

volatile-random：

在设置了过期时间的键中，随机删除键。

allkeys-lru：

通过LRU算法淘汰最近最少使用的键，保留最近使用的键。

volatile-lru：

从设置了过期时间的键中，通过LRU算法淘汰最近最少使用的键。

allkeys-lfu：

从所有键中淘汰使用频率最少的键，从所有键中驱逐使用频率最少的键。

volatile-lfu：

从设置了过期时间的键中，通过LFU算法淘汰使用频率最少的键。

volatile-ttl：

从设置了过期时间的键中，淘汰马上就要过期的键。

应对策略

优化数据结构：

优化数据使用结构，例如使用压缩列表或整数集合等，可以减少内存的使用。

内存分析：

定期使用Redis的内存分析工具，如MEMORY USAGE命令，来找出内存使用的热点。

垂直或水平扩展：

通过增加更多的Redis实例来分散数据，或升级现有实例的内存容量。

监控与告警：

实施监控系统以跟踪内存使用情况，并在接近限制时发出告警，以便及时采取行动。

总之，当Redis的内存满了会导致写入失败、读取延迟增加、内存碎片和程序崩溃等问题。

为了避免这些问题的发生，可以采取相应的措施来限制内存使用和优化内存管理。