设置maxmemory之后，配合的要设置缓存数据回收策略。
二、回收策略算法设置
当maxmemory限制到达的时候，Redis将采取的准确行为是由maxmemory-policy配置指令配置的。
以下策略可用：
（1）、noeviction：当到达内存限制时返回错误。当客户端尝试执行命令时会导致更多内存占用(大多数写命令，除了DEL和一些例外)。
（2）、allkeys-lru：回收最近最少使用(LRU)的键，为新数据腾出空间。
（3）、volatile-lru：回收最近最少使用(LRU)的键，但是只回收有设置过期的键，为新数据腾出空间。
（4）、allkeys-random：回收随机的键，为新数据腾出空间。
（5）、volatile-random：回收随机的键，但是只回收有设置过期的键，为新数据腾出空间。
（6）、volatile-ttl：回收有设置过期的键，尝试先回收离TTL最短时间的键，为新数据腾出空间。
以下策略可用：
（1）、noeviction：当到达内存限制时返回错误。当客户端尝试执行命令时会导致更多内存占用(大多数写命令，除了DEL和一些例外)。
（2）、allkeys-lru：回收最近最少使用(LRU)的键，为新数据腾出空间。
（3）、volatile-lru：回收最近最少使用(LRU)的键，但是只回收有设置过期的键，为新数据腾出空间。
（4）、allkeys-random：回收随机的键，为新数据腾出空间。
（5）、volatile-random：回收随机的键，但是只回收有设置过期的键，为新数据腾出空间。
（6）、volatile-ttl：回收有设置过期的键，尝试先回收离TTL最短时间的键，为新数据腾出空间。
使用策略规则：
（1）、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru。
（2）、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random。
redis回收算法，实际不是严谨的LRU算法，而是抽样回收数据，这样算是为了减少消耗内存使用，但是抽样回收的缓存和全部数据回收缓存差异非常小，或者根本就没有。
三、生产使用
（1）、先预测好系统所需要的内存高峰，部署相对应内存的缓存服务器。
（2）、设置maxmemory和相对应的回收策略算法，设置最好为物理内存的3/4，或者比例更小，因为redis复制数据等其他服务时，也是需要缓存的。以防缓存数据过大致使redis崩溃，造成系统出错不可用。牺牲一部分缓存数据，保存整体系统可用性。
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