Redis 内存紧张：消除物理内存短缺难题
Redis 是一个高性能的键值存储系统，常被用作缓存系统。但是，由于 Redis 数据全部存储在内存中，当数据量过大时，就会出现内存紧张的情况。这时，为了解决物理内存短缺难题，我们可以采用以下几种方法。
方法一：延迟缓存
延迟缓存是一种将 Redis 内存中的数据定期持久化到磁盘上的方法。这样，我们可以将部分数据放在磁盘上，从而节省内存空间。Redis 提供了两种持久化方式：RDB 和 AOF。
RDB 是 Redis 自带的一种二进制格式的持久化方式。它可以将 Redis 在某个时间点上的内存数据以快照的形式写入磁盘文件中。RDB 的缺点是不能在实时的情况下持久化，但是节省了磁盘空间，适用于数据重要性较低且需要频繁更新的情况。
AOF 是另一种持久化方式，它将 Redis 执行的每个命令记录到一个追加文件中。这样在 Redis 宕机重启时，可以通过重放 AOF 文件中的操作来还原 Redis 最近的状态。AOF 相较于 RDB 的优点在于可以无间隔持久化，适用于数据重要性较高，但是需要更多的磁盘空间。
方法二：分片存储
分片存储是一种将 Redis 数据分散到多个物理机器上存储的方法。通过将数据分散到多台机器上，可以避免内存超限的问题。当数据量较大时，我们可以采用分片存储的方式。Redis 中提供了分片存储的方式，也有第三方的分片方案，如 Twemproxy 等。
方法三：内存优化
内存优化是指通过调整 Redis 的配置参数或者代码实现，来降低内存使用。Redis 有一些可以调整的参数，如 maxmemory 和 maxmemory-policy。通过这些参数，我们可以控制 Redis 的内存使用。我们还可以通过优化 Redis 的数据结构和算法来降低内存使用，例如使用集合和哈希表来优化数据结构，使用压缩算法来优化数据的存储等。
下面是使用 Redis 的代码示例：
“`python
import redis
# 连接 Redis 数据库
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)
# 设置数据
r.set(‘name’, ‘Tom’)
# 获取数据
print(r.get(‘name’))
综上所述，当 Redis 内存紧张时，可以采用延迟缓存、分片存储和内存优化等方式来解决物理内存短缺难题。同时，在使用 Redis 进行数据存储时，也需要注意控制数据量大小，以避免内存超限的问题。
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