Redis抵达数据最大上限（redis数量上限）

Redis是一个高性能的Key-Value内存中数据库，可以帮助用户快速获取特定数据。Redis支持数据持久化，通过在内存中缓存和排序所有数据实现，可以帮助用户迅速获取指定任何数据。然而，当Redis达到它的数据最大上限时该怎么办？

一 解决办法

1、首先理解上限：Redis的数据存储是按照键值对的方式存储的，每个键值对最多可以存储 512MB 的数据。这个上限也适用于Redis的集群模式，也就是说，Redis的最大上限为5GB。当数据量超过这个上限时，Redis会限制用户访问该KEY值,从而保护服务器的性能。

2、实施解决方案：为了解决Redis数据上限的问题，我们可以通过增加服务器内存容量、分片缓存、按需读取或分布式存储来缓解这个问题。

（1）增加服务器内存容量：为了解决Redis的数据上限问题，最简单的办法就是增加服务器内存容量，这样可以增加存储的数据量，提高存取性能。

// 修改配置文件

vim redis.conf

// 修改maximum memory下面的配置项

maxmemory “+3GB”

（2）分片缓存：分片可以帮助把大数据量切割成多个小数据表，每个表只存储少量数据，这种方式可以让用户轻松管理数据，同时能够有效减少数据量，降低读写压力。

// 将原先的大表格切片

sharding=16

// 每片的最大个数

maxSizePerShard=1024

（3）按需读取：按需读取可以有效减少对数据的读取，也就是说，只允许在用户实际需要时才加载数据，从而有效地减少了Redis的数据载入压力。

// 按需读取

// 先加载键

redis.getKeys();

// 再加载值

redis.getVals();

（4）分布式存储：可以将数据按照不同的主题或者类型来分别存储，从而减少Redis数据大小，并可以更加灵活地对数据进行查找和读取。

// 设置分布式存储

redis.setDistributed(“userData”, userData);

redis.setDistributed(“productData”, productData);

二 总结

以上是解决Redis数据最大上限的4种方法，这些方法都可以有效帮助用户节省内存，减少数据的读写压力，按需读取，分布式存储等技术可以大大提高Redis的性能，提升用户的体验。