到时只需将你现在空间的网站程序代码及数据库备出来，再拷到自己的服务器上进行架设就KO了。
有多的钱还能整多个硬盘进行数据备份，租用别人的勒方面也不好解决，而且安全性也差的很。建议扩展内存。
应该应用程序没有及时释放内存资源造成的。一般有SQL服务的机器，都是增加客户链接数后为增加内存的消耗，也许有的客户链接退出了，但所分配给它的内存资源并没有释放。
一般建议扩展内存，调大虚拟内存。
长期把Redis做缓存用，总有一天Redis内存会满的，怎么处理呢？
在Redis的配置文件 redisconf 文件中，配置 maxmemory 的大小参数如下所示：
倘若实际的存储中超出了Redis的配置参数的大小时，Redis中有 淘汰策略 ，把 需要淘汰的key给淘汰掉，整理出干净的一块内存给新的key值使用 。
Redis提供了 6种的淘汰策略 ，其中默认的是 noeviction ，这6中淘汰策略如下：
LRU(Least Recently Used) 即表示最近最少使用，也就是在最近的时间内最少被访问的key，算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据。
它的核心的思想就是： 假如一个key值在最近很少被使用到，那么在将来也很少会被访问 。
实际上Redis实现的LRU并不是真正的LRU算法，也就是名义上我们使用LRU算法淘汰键，但是实际上被淘汰的键并不一定是真正的最久没用的。
Redis使用的是近似的LRU算法， 通过随机采集法淘汰key，每次都会随机选出5个key，然后淘汰里面最近最少使用的key 。
这里的5个key只是默认的个数，具体的个数也可以在配置文件中进行配置，在配置文件中的配置如下图所示：
当近似LRU算法取值越大的时候就会越接近真实的LRU算法，可以这样理解，因为 取值越大那么获取的数据就越全，淘汰中的数据的就越接近最近最少使用的数据 。
那么为了实现根据时间实现LRU算法，Redis必须为每个key中额外的增加一个内存空间用于存储每个key的时间，大小是3字节。
在Redis 30中对近似的LRU算法做了一些优化，Redis中会维护大小是 16 的一个候选池的内存。
当第一次随机选取的采样数据，数据都会被放进候选池中，并且候选池中的数据会根据时间进行排序。
当第二次以后选取的数据，只有 小于候选池内的最小时间 的才会被放进候选池中。
当某一时刻候选池的数据满了，那么时间最大的key就会被挤出候选池。当执行淘汰时，直接从候选池中选取最近访问时间最小的key进行淘汰。
这样做的目的就是选取出最近似符合最近最少被访问的key值，能够正确的淘汰key值，因为随机选取的样本中的最小时间可能不是真正意义上的最小时间。
但是LRU算法有一个弊端：就是假如一个key值在以前都没有被访问到，然而最近一次被访问到了，那么就会认为它是热点数据，不会被淘汰。
然而有些数据以前经常被访问到，只是最近的时间内没有被访问到，这样就导致这些数据很可能被淘汰掉，这样一来就会出现误判而淘汰热点数据。
于是在Redis 40的时候除了LRU算法，新加了一种LFU算法， 那么什么是LFU算法算法呢？
LFU(Least Frequently Used) 即表示最近频繁被使用，也就是最近的时间段内，频繁被访问的key，它以最近的时间段的被访问次数的频率作为一种判断标准。
它的核心思想就是：根据key最近被访问的频率进行淘汰，比较少被访问的key优先淘汰，反之则优先保留。
LFU算法反映了一个key的热度情况，不会因为LRU算法的偶尔一次被访问被认为是热点数据。
在LFU算法中支持 volatile-lfu 策略和 allkeys-lfu 策略。
在Redis种有三种删除的 *** 作此策略，分别是：
在Redis中持久化的方式有两种 RDB 和 AOF
在RDB中是以快照的形式获取内存中某一时间点的数据副本，在创建RDB文件的时候可以通过 save 和 bgsave 命令执行创建RDB文件。
这两个命令都不会把过期的key保存到RDB文件中 ，这样也能达到删除过期key的效果。
当在启动Redis载入RDB文件的时候， Master 不会把过期的key载入，而 Slave 会把过期的key载入。
在AOF模式下，Redis提供了Rewite的优化措施，执行的命令分别是 REWRITEAOF 和 BGREWRITEAOF ， 这两个命令都不会把过期的key写入到AOF文件中，也能删除过期key 。
RDB 是一种快照存储持久化方式，具体就是将 Redis 某一时刻的内存数据保存到硬盘的文件当中，默认保存的文件名为 dumprdb ，而在 Redis 服务器启动时，会重新加载 dumprdb 文件的数据到内存当中恢复数据。
开启RBD持久化方式
开启 RDB 持久化方式很简单，客户端可以通过向 Redis 服务器发送 save 或 bgsave 命令让服务器生成 rdb 文件，或者通过服务器配置文件指定触发 RDB 条件。
save 命令是一个同步 *** 作。
当客户端向服务器发送 save 命令请求进行持久化时，服务器会阻塞 save 命令之后的其他客户端的请求，直到数据同步完成。
与 save 命令不同， bgsave 命令是一个异步 *** 作。
当客户端发服务发出 bgsave 命令时， Redis 服务器主进程会 forks 一个子进程来数据同步问题，在将数据保存到rdb文件之后，子进程会退出。
所以，与 save 命令相比， Redis 服务器在处理 bgsave 采用子线程进行IO写入，而主进程仍然可以接收其他请求，但 forks 子进程是同步的，所以 forks 子进程时，一样不能接收其他请求，这意味着，如果forks一个子进程花费的时间太久(一般是很快的)，bgsave命令仍然有阻塞其他客户的请求的情况发生。
除了通过客户端发送命令外，还有一种方式，就是在 Redis 配置文件中的 save 指定到达触发RDB持久化的条件，比如多少秒内至少达到多少写 *** 作就开启 RDB 数据同步。
例如我们可以在配置文件redisconf指定如下的选项：
之后在启动服务器时加载配置文件。
这种通过服务器配置文件触发RDB的方式，与bgsave命令类似，达到触发条件时，会forks一个子进程进行数据同步，不过最好不要通过这方式来触发RDB持久化，因为设置触发的时间太短，则容易频繁写入rdb文件，影响服务器性能，时间设置太长则会造成数据丢失。
介绍了三种让服务器生成rdb文件的方式，无论是由主进程生成还是子进程来生成，其过程如下：
Redis 的另外一个持久化方式： AOF(Append-only file) 。
与 RDB 存储某个时刻的快照不同， AOF 持久化方式会记录客户端对服务器的每一次写 *** 作命令，并将这些写 *** 作以 Redis 协议追加保存到以后缀为 aof 文件末尾，在Redis服务器重启时，会加载并运行 aof 文件的命令，以达到恢复数据的目的。
Redis默认不开启AOF持久化方式，我们可以在配置文件中开启并进行更加详细的配置，如下面的redisconf文件：
在上面的配置文件中，我们可以通过 appendfsync 选项指定写入策略,有三个选项
客户端的每一个写 *** 作都保存到 aof 文件当，这种策略很安全，但是每个写请注都有IO *** 作，所以也很慢。
appendfsync 的默认写入策略，每秒写入一次 aof 文件，因此，最多可能会丢失1s的数据。
Redis 服务器不负责写入 aof ，而是交由 *** 作系统来处理什么时候写入 aof 文件。更快，但也是最不安全的选择，不推荐使用。
AOF将客户端的每一个写 *** 作都追加到 aof 文件末尾，比如对一个key多次执行incr命令，这时候， aof 保存每一次命令到aof文件中，aof文件会变得非常大。
aof文件太大，加载aof文件恢复数据时，就会非常慢，为了解决这个问题，Redis支持aof文件重写，通过重写aof，可以生成一个恢复当前数据的最少命令集，比如上面的例子中那么多条命令，可以重写为：
通过在redisconf配置文件中的选项no-appendfsync-on-rewrite可以设置是否开启重写，这种方式会在每次fsync时都重写，影响服务器性能，因此默认值为no，不推荐使用。
客户端向服务器发送bgrewriteaof命令，也可以让服务器进行AOF重写。
AOF重写方式也是异步 *** 作，即如果要写入aof文件，则Redis主进程会forks一个子进程来处理，如下所示：
在写入aof日志文件时，如果Redis服务器宕机，则aof日志文件文件会出格式错误，在重启Redis服务器时，Redis服务器会拒绝载入这个aof文件，可以通过以下步骤修复aof并恢复数据。
AOF只是追加日志文件，因此对服务器性能影响较小，速度比RDB要快，消耗的内存较少。
我们可以从几个方面对比一下RDB与AOF,在应用时，要根本自己的实际需求，选择RDB或者AOF，其实，如果想要数据足够安全，可以两种方式都开启，但两种持久化方式同时进行IO *** 作，会严重影响服务器性能，因此有时候不得不做出选择。
当RDB与AOF两种方式都开启时，Redis会优先使用AOF日志来恢复数据，因为AOF保存的文件比RDB文件更完整。
2、常规--磁盘清理（--清理系统文件w10）：“磁盘清理”，勾选清理项；“其它选项”，单击“系统还原。”框中“清理”，清除多余的还原点--确定。
3、执行360安全卫士的“电脑清理”：“一键扫描”后，在默认清理选项的基础上，自行选择需要清除的其它选项（注：下载软件资料、QQ表情等，如需保留，注意取消清理），最后执行“一键清理”。
4、如果垃圾清理不能解决问题，可以利用DiskGenius工具无损扩大磁盘空间。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）