Memoria, eviction y rendimiento

Redis vive en memoria. Por eso el diseno de claves, el tamano de los valores y la politica de eviction son decisiones centrales.

Ver memoria

INFO memory
MEMORY STATS
MEMORY USAGE user:1

Campos importantes:

• used_memory: memoria usada por Redis.
• used_memory_rss: memoria vista por el sistema operativo.
• mem_fragmentation_ratio: relacion entre RSS y memoria usada.
• maxmemory: limite configurado.

Configurar limite

maxmemory 2gb
maxmemory-policy allkeys-lru

Sin limite, Redis puede consumir demasiada memoria y provocar problemas en el host.

Politicas de eviction

Cuando Redis alcanza maxmemory, aplica una politica.

Politica	Comportamiento
noeviction	Devuelve error en escrituras
allkeys-lru	Expulsa claves menos usadas
volatile-lru	Expulsa claves con TTL menos usadas
allkeys-lfu	Expulsa claves menos frecuentes
volatile-ttl	Expulsa claves con TTL mas cercano
allkeys-random	Expulsa claves aleatorias

Para cache general, allkeys-lru o allkeys-lfu suelen ser razonables.

TTL y cardinalidad

El TTL evita acumulacion infinita:

SET cache:producto:10 "{...}" EX 300

Evita claves sin expiracion para datos temporales.

Diseno de claves

Usa nombres consistentes:

app:entidad:id
tienda:producto:10
tienda:sesion:abc
tienda:rate:user-1:2026-06-26T10:20

No hagas claves gigantes ni metas demasiada semantica dificil de parsear.

Valores grandes

Redis puede guardar valores grandes, pero no siempre conviene.

Riesgos:

• Mas memoria.
• Mas tiempo de red.
• Bloqueos por serializacion.
• Peor rendimiento en replicacion.

Para documentos grandes, guarda solo lo necesario o usa una base principal externa.

Comandos lentos

Ver slowlog:

SLOWLOG GET 10
SLOWLOG LEN

Configurar umbral:

slowlog-log-slower-than 10000

El valor esta en microsegundos.

Pipeline

Pipeline reduce round trips de red.

Ejemplo conceptual con redis-cli:

redis-cli --pipe < comandos.txt

En clientes de aplicacion, usa pipeline cuando tengas muchas operaciones independientes.

MGET y HMGET

Mejor agrupar lecturas relacionadas:

MGET producto:1 producto:2 producto:3
HMGET user:1 nombre email rol

SCAN en vez de KEYS

No uses:

KEYS *

Usa:

SCAN 0 MATCH tienda:producto:* COUNT 100

SCAN itera incrementalmente y evita bloquear tanto.

Fragmentacion

Una fragmentacion alta puede indicar que Redis reserva mas memoria del sistema de la que aparenta usar.

Revisa:

INFO memory

En casos serios, evalua reinicio controlado, replica promotion o ajustes de allocator. No improvises en produccion.

Checklist de rendimiento

• Hay maxmemory definido?
• La politica de eviction encaja con el uso?
• Los datos temporales tienen TTL?
• Hay comandos O(n) en rutas calientes?
• Se usa pipeline donde hay muchas operaciones?
• SLOWLOG muestra comandos sospechosos?
• El host esta evitando swap?