『壹』 redis緩存數據，內存占滿，怎麼解決
加內存了，現在就剩內容容易占滿，其他的都問題不大，內存如果一周佔用超過80%就要加內存了，要不網站就比較卡。
『貳』 該怎麼解決 Redis 緩存穿透和緩存雪崩問題
緩存雪崩： 由於緩存層承載著大量請求，有效地 保護了存儲層，但是如果緩存層由於某些原因不能提供服務，比如 Redis 節點掛掉了，熱點 key 全部失效了，在這些情況下，所有的請求都會直接請求到資料庫，可能會造成資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存雪崩問題，可以從以下三個方面進行著手：
1、使用 Redis 高可用架構：使用 Redis 集群來保證 Redis 服務不會掛掉
2、緩存時間不一致： 給緩存的失效時間，加上一個隨機值，避免集體失效
3、限流降級策略：有一定的備案，比如個性推薦服務不可用了，換成熱點數據推薦服務
緩存穿透： 緩存穿透是指查詢一個根本不存在的數據，這樣的數據肯定不在緩存中，這會導致請求全部落到資料庫上，有可能出現資料庫宕機的情況。
預防和解決緩存穿透問題，可以考慮以下兩種方法：
1、緩存空對象： 將空值緩存起來，但是這樣就有一個問題，大量無效的空值將佔用空間，非常浪費。
2、布隆過濾器攔截： 將所有可能的查詢key 先映射到布隆過濾器中，查詢時先判斷key是否存在布隆過濾器中，存在才繼續向下執行，如果不存在，則直接返回。布隆過濾器有一定的誤判，所以需要你的業務允許一定的容錯性。
『叄』 如何查看redis內存使用情況
redis緩存固然高效，可是它會佔用我們系統中寶貴的內存資源，特別是當我們的項目運行了一段時間後，我們需要看一下redis佔用了多少內存，那麼可以用「info」命令查看。
執行info命令後，找到Memory這一欄，就可以看到內存的使用信息了
『肆』 怎麼實現redis的資料庫的緩存
大致為兩種措施：
一、腳本同步：
1、自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
2、這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
二、業務層實現：
1、先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
2、nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
『伍』 redis集群高可用怎麼清除緩存
如果redis沒有設置持久化的話，可以重啟redis服務來清理配置的緩存。
『陸』 redis緩存穿透，頻繁查詢db，怎麼解決
首先要明白redis資料庫
redis內存資料庫, 所數據基本都存於內存, 定追加或者快照式刷新硬碟.
由於redis內存資料庫, 所讀取寫入速度非快, 所經用做數據, 頁面等緩存
『柒』 redis緩存怎麼弄
redis是類似Key_Value形式的快速緩存服務。類型較豐富，可以保存對象、列表等，支持的操作也很豐富，屬於內存資料庫，且可以把內存中的數據及時或定時的寫入到磁碟。可設置過期自動刪除，速度快，易於使用。
『捌』 我在本地安裝redis測試緩存，然後我的C盤就被塞滿了，求如何解決啊
用安全衛士、電腦管家之類的清除垃圾文件
『玖』 如何清理redis緩存數據
1.
加內存
2.
縮短（或設置）數據過期時間，以釋放內存
3.
redis集群
『拾』 redis內存滿了怎麼辦
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（位元組）。
那麼當所需內存，超過maxmemory怎麼辦？
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演算法刪除一個鍵（只對設置了生存時間的鍵）
2、allkeys-lru
使用LRU演算法刪除一個鍵
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演算法，least RecentlyUsed，最近最少使用演算法。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中並不會准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。
那麼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、集群怎麼做
Redis僅支持單實例，內存一般最多10~20GB。對於內存動輒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(在之後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：可以自己控制分片演算法、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實例並返回給業務程序。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基礎上優化並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