调整redis启动内存这事儿，能不能真让系统跑得更快点儿？

关于调整Redis启动内存（通常指的是通过maxmemory参数设置Redis能使用的最大内存）这件事，它能不能真让系统跑得更快点儿，答案不是一个简单的“能”或“不能”，这事儿有点像给汽车换轮胎：你换对了型号、适合路况的轮胎，车子就抓地更稳、跑得更安全；但你要是换错了，或者只换轮胎不保养发动机，那可能没啥效果，甚至更危险，我们来细细拆解一下。

核心在于：设置maxmemory的主要目的，其实不是为了“提速”，而是为了“保命”和“维稳”。

Redis是个内存数据库,所有数据都放在内存里，如果你的服务器物理内存是8G，而Redis不加限制地一直往里塞数据，最终它会试图吃掉超过8G的内存，这时，操作系统为了自保，会启动一个叫做“交换”（Swap）的机制，就是把内存里不常用的数据暂时挪到硬盘上一个叫交换文件的区域去，硬盘的读写速度跟内存比，那是乌龟和火箭的差距，一旦Redis的某些数据被换到硬盘上，下次有请求要访问这些数据时，系统就得经历一个极其缓慢的“从硬盘搬回内存”的过程，这时候，你的系统就不是“跑得快不快”的问题了，而是“还能不能跑”的问题了，延迟会飙升到无法忍受的地步，感觉就是系统“卡死了”，设置maxmemory（比如设为6G，给系统本身和其他程序留出2G），首要作用是防止Redis把物理内存耗尽，触发Swap，从而避免系统性能的断崖式下跌，从这个角度看，它通过避免极端情况下的性能灾难，间接地“让系统跑得更稳定”，不会突然慢得吓人。

设置maxmemory会触发Redis的“内存淘汰策略”，这时候才对“提速”有更直接、但也更复杂的影响。

光设置一个内存上限是不够的,当Redis使用的内存达到这个上限时，再有新数据要写进来，或者现有数据变大了，怎么办？这就需要一个规则来决定“牺牲”掉哪些旧数据来腾地方，这个规则就是内存淘汰策略，通过maxmemory-policy参数设置，不同的策略会对性能产生不同影响。

• 常见策略如allkeys-lru或volatile-lru：LRU是“最近最少使用”的意思，Redis会尝试淘汰掉那些最长时间没被访问过的键，这种策略的好处是，它倾向于保留“热数据”（经常被访问的数据），如果你的业务场景是部分数据访问频繁，部分数据是冷数据，那么LRU策略能有效地让内存里尽量多存热数据，因为热数据都在内存里，读写的速度自然就快，响应延迟低，从用户感觉上就是“系统更快了”，这可以算是一种积极的“提速”。

  

• 另一种策略allkeys-random或volatile-random：就是随机淘汰，这种策略处理起来很快，开销小，因为它不需要像LRU那样去维护一个近似的使用记录，但如果它不小心把某个热数据给随机淘汰了，而下一秒正好有请求要访问这个数据，那么这次访问就会因为需要重新从数据库加载而变慢，这种策略可能不会让系统“提速”，甚至可能在某些时候导致偶尔的“卡顿”，它的优势在于决策本身消耗的CPU资源很少。

• 还有noeviction策略：这是默认策略之一，当内存满了，它不淘汰任何数据，而是对会占用更多内存的写请求直接报错，这绝对保证了现有数据不会被意外删除，但系统会因为写操作失败而无法正常服务，这显然不是“提速”，而是“停止”了。

你看,调整内存上限本身是个前提，而配合一个合适的淘汰策略，才能真正影响性能，选对了策略，让内存这个最宝贵的资源始终被最需要的数据占据，就能提升访问效率，感觉上就是快了。

我们还得考虑另一个层面：操作系统缓存。

Redis的数据在内存里,但它的持久化文件（比如RDB快照或AOF日志）是写在硬盘上的，当Redis需要读取持久化文件来启动或恢复时，如果服务器的空闲内存足够多，操作系统会聪明地把这些频繁访问的文件缓存在空闲内存里，这样Redis读取文件的速度会非常快，如果你把maxmemory设置得过于接近物理内存总量，一点富余都不留，那么操作系统就没有多余的内存来做磁盘缓存了，这可能导致Redis在重启恢复数据时，或者AOF重写时，读写硬盘的速度变慢，从而拖慢整个恢复过程，间接影响系统的启动速度或故障恢复后的响应速度。

调整Redis的启动内存（maxmemory）这件事，不能直接像给CPU超频那样让Redis的计算速度变快，它的真正价值在于：

1. 避免灾难：防止内存耗尽触发Swap，这是保证系统不卡死的底线。
2. 优化资源分配：通过激活合理的内存淘汰策略（如LRU），确保有限的内存空间优先服务于热点数据，从而提高缓存命中率，降低平均访问延迟，这时用户会觉得“系统响应更快了”。
3. 权衡利弊：需要谨慎设置内存大小，在留给Redis足够空间和留给操作系统足够缓存空间之间找到平衡点。

这事儿的关键不是“调了就能快”，而是“调对了才能避免慢，并有可能优化效率”，它是一项重要的系统调优措施，但其效果取决于你的数据访问模式、设置的策略以及整个服务器的资源分配情况，盲目地调大或调小，而不关注淘汰策略和系统整体状况，很可能看不到任何正面效果，甚至适得其反。