redis內存不足時需要先刪除數據騰出空間，可根據數據生命周期（過期數據優先）或熱度（用得少的數據優先）選擇性清理，還可考慮使用lru算法、優化數據結構和監控內存使用情況等措施。另外，進行任何清理操作前務必備份數據并充分測試，確保數據安全。

redis內存滿了？這可是個讓人頭疼的問題，尤其是在生產環境下。 直接導致服務不可用可不是鬧著玩的。 這篇文章，我們就來深入探討一下如何快速、有效地解決這個問題，以及避免它再次發生。 讀完后，你不僅能掌握應急處理方案，還能理解問題的根源，從而構建更健壯的Redis應用。

先從基礎說起，Redis的內存模型是基于鍵值對的，內存滿了，無非就是存儲的鍵值對太多了，或者單個鍵值對太大。 理解這一點非常關鍵，它決定了我們的解決思路。 簡單來說，內存不足，就得騰出空間。

最直接的辦法，當然是刪數據。 但怎么刪？ 這可得講究策略。 別一股腦全刪了，那跟直接重啟服務沒區別，數據丟失的風險巨大。 我們得有選擇地清理。

一種策略是根據數據的生命周期來清理。 如果你的Redis用作緩存，那么過期的數據就是首選目標。 你可以使用KEYS *命令配合EXPIRE命令來查找并刪除過期數據，當然，這效率很低，千萬別在生產環境直接用這個，容易卡死Redis。 更好的方法是利用Redis自帶的過期機制，讓Redis自己去清理過期數據。 這需要你合理設置數據的過期時間，避免設置過長的過期時間導致內存占用過高。

另一種策略是根據數據的熱度來清理。 哪些數據用得少，就優先刪除。 這需要你對數據訪問模式有深入的了解。 你可以使用Redis的MEMORY STATS命令查看內存使用情況，并結合業務邏輯來判斷哪些數據可以刪除。 比如，一些統計數據，或者不常用的緩存數據，就可以考慮清理。

更高級一點，可以考慮使用LRU (Least Recently Used) 算法。 Redis本身并不直接支持LRU，但你可以通過一些策略來模擬LRU，比如結合ZSET數據結構，維護一個訪問時間的排序，定期清理訪問時間最久的數據。 這需要一定的編程技巧，但效率會比直接遍歷KEYS高很多。

還有一個容易被忽視的地方：數據結構的選擇。 不同的數據結構占用內存不同，比如String比List更節省內存。 如果你發現某個鍵值對占用內存過大，可以考慮優化數據結構，或者使用更緊湊的序列化方式，例如ProtoBuf。

當然，光刪數據還不夠，還得從根源上解決問題。 定期監控Redis的內存使用情況非常重要。 你可以使用Redis自帶的監控工具，或者一些第三方監控工具，及時發現內存使用異常。 一旦發現內存使用率過高，就要及時采取措施，避免問題惡化。

最后，一個非常重要的經驗： 不要在生產環境隨意嘗試未經測試的方案！ 在進行任何內存清理操作之前，一定要做好備份，并且在測試環境進行充分的測試。 記住，數據安全永遠是第一位的。

下面是一個簡單的Python腳本，用于刪除過期數據 (僅供參考，不建議在生產環境直接使用)：

import redis  r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)  while True:     keys = r.keys('*')  # 獲取所有key     for key in keys:         if r.ttl(key) <= 0: # 檢查key是否過期             r.delete(key)     time.sleep(60) # 每分鐘檢查一次

這個腳本只是個簡單的例子，實際應用中需要根據你的具體情況進行調整，并加入更完善的錯誤處理和監控機制。 切記，謹慎使用！ 選擇合適的策略，并結合監控，才能有效地解決Redis內存滿的問題，并避免再次發生。 記住，預防勝于治療。