redis內存滿了解決方法：
1，增加內存。
2，使用內存淘汰策略。
3，Redis集群。
重點介紹下2、3：
第二點：
我們知道，redis設置配置文件的maxmemory參數，可以控制其最大可用內存大小（字節）。
那么當所需內存，超過maxmemory怎么辦？
這個時候就該配置文件中的maxmemory-policy出場了。
其默認值是noeviction。
下面我將列出當可用內存不足時，刪除redis鍵具有的淘汰規則。
規則說明：
1、volatile-lru
使用LRU算法刪除一個鍵（只對設置了生存時間的鍵）
2、allkeys-lru
使用LRU算法刪除一個鍵
3、volatile-random
隨機刪除一個鍵（只對設置了生存時間的鍵）
4、allkeys-random
隨機刪除一個鍵
5、volatile-ttl
刪除生存時間最近的一個鍵
6、noeviction
不刪除鍵，只返回錯誤
LRU算法，least RecentlyUsed，最近最少使用算法。也就是說默認刪除最近最少使用的鍵。
但是一定要注意一點！redis中并不會準確的刪除所有鍵中最近最少使用的鍵，而是隨機抽取3個鍵，刪除這三個鍵中最近最少使用的鍵。
那么3這個數字也是可以設置的，對應位置是配置文件中的maxmeory-samples.
三、集群怎么做
Redis僅支持單實例，內存一般最多10~20GB。對于內存動輒100~200GB的系統，就需要通過集群來支持了。
Redis集群有三種方式：客戶端分片、代理分片、RedisCluster(在之后一篇文章詳細說一下。)
1、客戶端分片
通過業務代碼自己實現路由
優勢：可以自己控制分片算法、性能比代理的好
劣勢：維護成本高、擴容/縮容等運維操作都需要自己研發
2、代理分片
代理程序接收到來自業務程序的數據請求，根據路由規則，將這些請求分發給正確的Redis實例并返回給業務程序。使用類似Twemproxy、Codis等中間件實現。
優勢：運維方便、程序不用關心如何鏈接Redis實例
劣勢：會帶來性能消耗（大概20%）、無法平滑擴容/縮容，需要執行腳本遷移數據，不方便(Codis在Twemproxy基礎上優化并實現了預分片來達到Auto Rebalance)。
3、Redis Cluster
優勢：官方集群解決方案、無中心節點，和客戶端直連，性能較好
劣勢：方案太重、無法平滑擴容/縮容，需要執行相應的腳本，不方便、太新，沒有相應成熟的解決案例
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