當Redis出現OOM（內存溢出）時，可以采取以下措施來降低資源消耗：
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優化內存使用：
- 使用合適的數據結構：根據數據的使用場景選擇合適的數據結構，例如使用哈希表（hashes）來存儲對象，而不是使用字符串（strings）。
- 設置鍵的過期時間：為鍵設置合適的過期時間，以便在不再需要時自動刪除，從而釋放內存。
- 使用壓縮：對于較大的數據，可以使用壓縮算法（如LZF、Snappy或zlib）來減少內存占用。
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調整Redis配置：
- 調整maxmemory設置：限制Redis使用的最大內存，當內存達到此限制時，Redis將開始使用LRU（最近最少使用）算法刪除鍵。
- 調整maxmemory-policy設置：設置內存達到限制時的處理策略，例如allkeys-lru表示刪除最近最少使用的鍵，volatile-lru表示僅刪除設置了過期時間的鍵。
- 調整maxmemory-samples設置：設置要跟蹤的內存使用樣本數量，以便在內存溢出時提供更詳細的診斷信息。
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擴展Redis實例：
- 水平擴展：使用Redis集群（Redis Cluster）或分片（sharding）將數據分布在多個Redis實例上，從而降低單個實例的內存壓力。
- 垂直擴展：增加單個Redis實例的內存容量，例如升級服務器或云服務提供商的實例類型。
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監控和診斷：
- 使用監控工具：使用Redis自帶的監控工具（如redis-cli monitor）或第三方監控工具（如RedisInsight、Prometheus等）來實時監控Redis實例的內存使用情況。
- 分析慢查詢：通過分析慢查詢日志來找出性能瓶頸，并優化相關查詢。
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使用其他存儲系統：
- 如果Redis無法滿足內存需求，可以考慮使用其他存儲系統，如Memcached、Cassandra等，它們可能在內存管理方面更加高效。
