redis内存设置(设置redis内存大小)
1. 设置redis内存大小
redis默认的淘汰策略是最近最少使用，当内存达到最大容量时，会随机挑选最近最少使用的key进行删除
2. redis调整内存大小
不会，内存就是干这个了
3. redis 存储大小
一个key或是value大小最大是512M，这已经算大了的。redis单个实例最多能存多少个key键，每个值能存储多少个元素？
解决方法：
What is the maximum number of keys a single Redis instance can hold? and what is the max number of elements in a Hash, List, Set, Sorted Set?
Redis can handle up to 2^32 keys, and was tested in practice to handle at least 250 million keys per instance.
Every hash, list, set, and sorted set, can hold 2^32 elements.
In other words your limit is likely the available memory in your system.
从官网中找到了答案，可见一个单实例的redis最多能支持2^32个键，差不多就是2.5亿个，每个key中的值也是可以存 2^32行数据，所以服务器的内存才是我们所担心的。
4. redis内存一般设置多大
Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。
Redis： 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。
与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，是已知性能最快的Key-Value DB。
5. redis默认最大内存
Redis是Key-Value型内存数据库,不能直接存储对象,如果实体对象可以序列化,可以将序列化后的内容存入一个Value中。
6. redis设置缓存大小
大致为两种措施：
一、脚本同步：1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
二、业务层实现：1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
redis实现数据库缓存的分析：
对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、File System等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。
但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。
MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。
因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易操作。
7. redis 设置内存大小
redis存储主要是先存在内存中，这也要取决于redis所安装的电脑内存大小；如果内存足够大，那么一个 Redis 的 hash 结构可以存储 2 的 32 次方减 1 个键值对（大概40 多亿）。
8. redis默认内存大小
Redis底层结构
redis 存储结构
redis的存储结构从外层往内层依次是redisDb、dict、dictht、dictEntry。
redis的Db默认情况下有16个，每个redisDb内部包含一个dict的数据结构。
redis的dict内部包含dictht的数组，数组个数为2，主要用于hash扩容使用。
dictht内部包含dictEntry的数组，可以理解就是hash的桶，然后如果冲突通过挂链法解决