Redis是一种基于内存的高性能键值数据库，它可以存储各种类型的数据，如字符串、列表、集合、散列、有序集合等。Redis的优点是速度快、支持丰富的数据结构、持久化、主从复制等，但是它也有一个缺点，就是内存有限。当Redis的内存用完时，如果再向Redis中添加新数据，会发生什么呢？
Redis提供了两种策略来处理内存溢出的情况：volatile和allkeys。volatile策略表示只删除设置了过期时间的键，而allkeys策略表示删除任意键。这两种策略都是基于一种算法来选择要删除的键，这种算法叫做LRU（最近最少使用）。LRU算法会记录每个键的最后一次访问时间，当需要删除键时，会优先删除最久没有被访问的键。这样可以尽量保留最热门的键，避免影响用户体验。
Redis的内存溢出策略可以通过配置文件或者命令行来设置。配置文件中有一个参数叫做maxmemory-policy，它可以设置为以下几个值：
1.volatile-lru：使用LRU算法删除设置了过期时间的键
2.allkeys-lru：使用LRU算法删除任意键
3.volatile-random：随机删除设置了过期时间的键
4.allkeys-random：随机删除任意键
5.volatile-ttl：删除即将过期的键
6.noeviction：不删除任何键，只返回错误
命令行中有一个命令叫做config set maxmemory-policy，它可以动态地修改内存溢出策略。例如，如果想要使用allkeys-lru策略，可以执行以下命令：
需要注意的是，如果使用noeviction策略，那么当内存满了后，Redis只能执行读操作，不能执行写操作，否则会返回错误。这种情况下，如果想要继续写入数据，就必须手动删除一些不需要的键或者扩大Redis的内存。
为了避免Redis内存溢出导致数据丢失或者性能下降，我们可以采取以下几种优化策略：
1.合理地设置数据的过期时间，让Redis自动清理过期的数据
2.使用更节省空间的数据结构，例如使用散列或者压缩列表来存储多个字段的对象
3.使用分片或者集群来分散数据到多个Redis实例，增加总的内存容量
4.定期监控Redis的内存使用情况和命中率，及时发现和解决问题
Redis内存满了会影响新数据的写入和读取，我们需要根据业务需求和场景来选择合适的内存溢出策略，并且优化Redis的内存使用效率。