限制Redis控制条数最大化内存运用（redis 条数）

在使用Redis时，一个常见的问题是存储的数据量过大，导致内存占用过高，从而使Redis出现性能问题。为了避免这种情况发生，有时我们需要对Redis进行限制，来控制其占用内存的数量。

最常见的限制控制方式是通过设置Redis的最大内存使用量来实现。这可以通过在Redis配置文件中调整maxmemory参数来完成。

例如：

maxmemory 2048mb

这样，当Redis占用内存超过2048 MB时，它将停止接受新的写入请求，并开始删除旧的数据，以使内存使用量回到指定的上限内。

然而，仅仅通过设置最大内存使用量还不足以完全控制Redis的占用内存数量，因为Redis仍然可以保留尽可能多的键值对，这可能会导致Redis达到最大内存使用限制而被迫删除大量的数据。因此，更好的方法是通过限制Redis存储的条目数来控制内存使用量。

解决方案是在Redis的配置文件中添加maxmemory-policy参数，以此来限制Redis中存储的条目数。

例如：

maxmemory-policy volatile-ttl

这将限制Redis仅存储具有过期时间（TTL）的键值对，因为在这种情况下，Redis可以自动删除过期的键值对以避免内存占用过高。如果一个键没有过期时间，它将不会被存储在Redis中。

然而，这种方法仍然可能不够完美，因为可能会有一些非常重要的键值对没有过期时间，而我们仍然需要将它们存储在Redis中。在这种情况下，我们可以使用LRU（最近最少使用）算法来删除尽可能不重要的键值对。

为了启用LRU算法，我们需要在Redis的配置文件中添加以下参数：

maxmemory-policy allkeys-lru

这将使Redis将最近最少被访问的键值对删除，以使Redis尽可能地保留重要的数据。

为了确保使用以上措施确实限制了Redis的内存使用量，我们可以查看Redis服务器的INFO命令输出。以下是一个示例输出：

# Memory
used_memory:828288
used_memory_human:808.32K
used_memory_rss:1146880
used_memory_peak:1347072
used_memory_peak_human:1.28M
used_memory_lua:35840
mem_fragmentation_ratio:1.38
mem_allocator:jemalloc-4.0.3

在INFO的输出中，used_memory表示Redis当前使用的内存量，而used_memory_peak则表示Redis使用内存的峰值。我们可以使用这些信息来确认我们的限制策略是否实际起作用。

我们可以使用以下代码来检查Redis服务器是否在使用了xdg-utils，如果是，则可以使用notify-send向用户发送通知：

“`python

import subprocess

def notify_user(msg):

try:

subprocess.call([‘!/usr/bin/which’, ‘notify-send’])

subprocess.call([‘notify-send’, ‘Redis’, msg])

except:

print(‘Notification: %s’ % msg)

在以上代码中，我们使用subprocess模块来执行shell命令来检查notify-send是否可用，如果可用，则发送通知。如果notify-send不可用，则可以考虑使用其他通知方法来提醒用户。