结论：Redis内存占用高是常见问题，通过实时监控info memory命令和redis-cli --stat，可以及时发现内存碎片和峰值使用，优化策略包括设置maxmemory-policy allkeys-lru、定期执行memory purge和数据结构优化，如使用hash代替多个string，性能提升可达30%以上。教程：使用Prometheus+Grafana部署监控，配置alert规则当used_memory超过80%时告警；代码示例：redis-cli -h host -p 6379 --bigkeys 检查大key，MEMORY USAGE key获取单个key内存。

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Redis内存使用情况可以通过INFO memory命令查看关键指标：used_memory（实际内存使用）、used_memory_rss（操作系统分配内存）、mem_fragmentation_ratio（碎片率）。如果碎片率超过1.5，需要优化。实时监控脚本：while true; do redis-cli info memory | grep used_memory; sleep 5; done。

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优化性能刻不容缓，Redis大key是内存杀手，使用scan命令扫描key大小，删除或拆分超过10MB的key。虚拟内存已淘汰，但内存淘汰策略allkeys-lru在高负载下效果最佳，结合lazyfree-lazy-evict减少阻塞。

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报告显示，生产环境Redis实例内存占用率达95%，导致频繁淘汰和延迟。通过redis-memory-forensics工具分析dump.rdb，找出内存占用Top key。实时监控用INFO STATS观察evicted_keys，如果激增立即扩容或优化。

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性能优化：1. 压缩数据，如msgpack序列化；2. pipeline批量操作减少RTT；3. 配置tcp-keepalive避免TIME_WAIT。内存报告：used_memory_human显示GB级使用，目标控制在物理内存70%以内。

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监控方案：部署redis-exporter暴露metrics，到Grafana dashboard可视化used_memory_peak和allocator_stats。告警规则：when used_memory > 80% of maxmemory，发送邮件。案例：优化后内存碎片从2.1降到1.1，QPS提升20%。

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常见问题分析：Lua脚本占用内存未释放，用EVALSHA释放；HyperLogLog和Bitmap节省空间但需注意精度。报告建议：定期MEMORY DOCTOR给出诊断，并按建议执行如CONFIG SET activedefrag yes。

Q: Redis内存怎么实时监控？
A: 用redis-cli info memory循环执行，或Prometheus+Grafana。

Q: 内存碎片怎么处理？
A: 设置active-defrag yes，定期MEMORY PURGE。

Q: 大key怎么找？
A: redis-cli --bigkeys，或SCAN + MEMORY USAGE。

Q: 淘汰策略选哪个？
A: 高读写用allkeys-lru，写多用volatile-lru。