| 采样参数 | maxmemory-samples |
|---|---|
| 默认 | 5 个样本 |
| 效果 | 越大越准，CPU 开销略增 |
示例
示例
redis-cli CONFIG SET maxmemory-samples 10理解近似机制后就不会惊讶：偶尔淘汰到较新键属正常统计现象。
本包目录（421 条）
数据结构与选型42 条持久化56 条主从与哨兵51 条Cluster 集群44 条
内存与管理99 条
- EXPIRE 家族与选项：NX/XX/GT/LT
- 过期机制：惰性删除加定期抽样
- 键空间通知：监听键的变化事件
- 八种 maxmemory-policy 对照
- INFO memory 关键字段解读
- Redis 内存构成总览：dataset 与 overhead
- 淘汰策略怎么选
- used_memory 与 rss 为何不一致
- 动态调整 maxmemory 的正确姿势
- LFU 双参数：log-factor 与 decay-time
- lazyfree：把删除挪到后台线程
- 编码阈值与内存：listpack 家族
- 内存监控指标采集清单
- 内存碎片处理路径
- noeviction 下的 OOM 报错
- LFU 淘汰：按访问频率说话
- evicted_keys：淘汰量观测
- 淘汰尽力值：maxmemory-eviction-tenacity
- 一个键的内存都由什么组成
- replica-ignore-maxmemory 与副本内存
- 内存水位规划：给谁留余量
- 字段级 TTL 与内存新选择
- maxmemory：内存上限的设定
- 近似 LRU：采样淘汰原理
- 共享整数对象与内存节省
- 过期表的内存代价
- 大 key 的内存拆分思路
- zset 按时间或范围分片
- maxmemory-clients：客户端内存总量治理
- swap 与 Redis：延迟的头号隐患
- 何时该扩容：判断信号
- 内存告急时的处置顺序
- 碎片整理参数：阈值与节奏
- 客户端缓存与 tracking 表内存
- 序列化方案对内存的影响
- 内存排查一页清单
- 广播模式追踪：BCAST 与 PREFIX
- jemalloc 分配器与内存统计
- MEMORY USAGE SAMPLES 采样精度
- lazyfree-lazy-user-del 与 user-flush
- 超大 hash 的分桶拆分
- list-compress-depth：列表压缩深度
- normal 客户端输出缓冲上限
- repl-backlog-size 的内存占用
- MEMORY 命令家族速览
- tracking-table-max-keys 上限控制
- 淘汰引发的延迟尖峰
- 命中率与内存的平衡
- 内存指标的自动化采集要点
- 重定向失效：REDIRECT 代收消息
- 删除键后内存不立刻下降的原因
- 大 value 写入的多重代价
- 容器内存限制与 maxmemory 的关系
- 版本演进中的内存相关变化
- mem_fragmentation_ratio 是什么意思
- maxmemory-samples 调参与开销
- lazyfree-lazy-eviction：淘汰也异步
- UNLINK：非阻塞删除大键
- FLUSHALL ASYNC 与 FLUSHDB ASYNC
- 客户端驱逐与观察
- pubsub 输出缓冲与慢订阅者
- 查询缓冲：大命令的内存账
- 渐进式 rehash 与双表过渡
- activedefrag：在线碎片整理
- 客户端压缩：什么时候值得做
- 多库使用的内存与运维代价
- 过期回收与内存释放节奏
- 内存告警阈值设计
- 容量估算：从单键均重出发
- 键名长度也是内存成本
- 字典缩容：装载率过低时回收
- 抽样统计键内存分布
- 小对象聚合：用 hash 摊薄开销
- 内存例行巡检清单
- 本地缓存与 Redis 的分层账
- 集群实例的内存汇总方法
- OBJECT FREQ 读取频率计数
- OBJECT IDLETIME 与空闲分析
- MEMORY USAGE：单键内存测量
- MEMORY STATS 结构化内存视图
- used_memory_dataset_perc：数据占比
- 装载因子与扩容时机
- 连接数也是内存成本
- Lua 脚本与函数的内存
- used_memory_peak 与峰值复盘
- 内部碎片：分配尺寸的舍入损耗
- NUMA 服务器的内存访问差异
- 内存与延迟的联合分析
- 突发写入的内存峰值管理
- 内存增长预测与扩容排期
- MEMORY PURGE：请求分配器归还
- lazyfree-lazy-expire：过期异步回收
- lazyfree-lazy-server-del：内部删除异步
- 键空间指标与内存互证
- 对象时间戳与 LRU 时钟精度
- OBJECT REFCOUNT 读引用计数
- MEMORY DOCTOR：一键内存体检
- MEMORY MALLOC-STATS 分配器细节
- MEMORY OVERHEAD 分配开销分析
近似 LRU：采样淘汰原理
Redis 不维护全量 LRU 链表，而是给对象记录最近使用时间戳，淘汰时采样若干键挑较久未用的；采样数越大越接近真实 LRU。
易错点
- 指望 LRU 绝对精确会误判为故障，近似本身就是设计取舍
- 采样数调整只影响精度与开销，不解决容量不足的根因
数据来源与参考
- Redis 官方文档：近似 LRU 算法说明