部分参考
https://segmentfault.com/a/1190000004708270
1)通过配置文件限制最大内存
最大内存限制maxmemory的设置非常重要，如果不设置maxmemory，Redis一直会为其分配内存，直至耗尽所有物理内存，直到操作系统进行虚拟内存交换。因此，一般情况下，作者建议还是把峰值设置设上。开启此配置，当超出限定内存情况发生，Redis会返回异常消息，操作系统不会因内存溢出而奔溃。还有一点建议是，开发者在系统设计之初，就应当制定Redis内存使用划分计划，而划分原则是，为Redis准备系统可能使用的峰值内存，而不是平均使用内存。例如系统大部分情况会以Redis作为分布式缓存写入10G数据，但大部分情况下只会跑到4G，但Redis依然推荐用户为其预留10G内存
redis.conf–> maxmemory 10000000
maxmemory的单位是bytes，默认为0，即不限制最大内存。
2）设置内存回收策略（默认的LRU就挺好）
除maxmemory以外，仍然需要指定Redis在最大内存溢出后的处理行为——maxmemory-policy。同时设置了maxmemory与maxmemory-policy选项,redis内存使用达到上限。可以通过设置LRU算法（Least Recently Used 近期最少使用算法）来删除部分key，释放空间。相关内容参考：将redis当做使用LRU算法的缓存来使用。
3）通过hash散列存储数据而不是string从而节省内存
a)Redis的Key承载了很多特性的，过期时间、LRU、Cluster节点信息、系统关键信息等，因此和String类型的key-value相比，hash类型可更大限度地减少key的数量，从而节省内存空间的使用率；
b)key对应多种数据结构，而hash key对应的value只能是string，这种简单结构比多重复杂结构更加高效。（Redis是不支持嵌套数据的，例如hash中value还嵌套有hash）；
c)hash在额定数量及容积下，将会以一维线性的紧凑格式存储（ziplist），这种存储形式可节省更多空间。（代价就是读写速度降低，故也要慎重）
补充redis的内存回收机制
就如上面设置的1和2来说，redis是通过控制内存上限和回收策略来实现内存管理。
1） 控制内存上限
Redis使用maxmemory来限制最大可用内存，由于内存碎片的存在，实际上消耗的内存可能比maxmemory设置的更大。
Redis默认无限使用服务器内存， 为防止极端情况下导致系统内存耗尽， 建议所有的Redis进程都要配置maxmemory。
2） 回收策略
Redis的内存回收主要体现在两个方面
A） 删除过期的键对象
Redis的删除不是一旦过期就直接删除，这样性能太差。它是基于惰性删除和定时任务删除的结合。定时任务删除是redis内部维护了一个定时任务，默认每秒运行10次，每次抽样删除一部分key；而惰性删除是指当客户端读取带有超时属性的key时，会去检测是否已过期，如果已过期就会执行删除操作并返回空（这种方法可以节约cpu资源，但是存在内存泄漏，某个过期的键一直没有被访问从而导致内存不能被及时释放）。
B） 内存使用达到maxmemory时触发内存溢出策略
有6种策略
- volatile-lru：在所有设置了过期时间的key中，使用lru删除。推荐使用的方式
- allkeys-lru：在所有key中使用LRU删除
- volatile-random：在所有设置过期时间的key中随机删除
- allkeys-random：对所有key随机删除
- volatile-ttl：查询全部设定超时时间的数据,之后排序,将马上将要过期的数据进行删除操作.
- Noeviction：不进行删除，如果内存溢出就报错返回。不推荐