Redis 作为一种高性能的内存数据库，在实际应用中，合理配置 MaxMemory 以及与其他相关配置的协同搭配至关重要，MaxMemory 决定了 Redis 可用内存的上限，而如何让它与其他配置相得益彰，以实现最佳的性能和稳定性，是我们需要深入探讨的问题。
要理解 Redis MaxMemory 与其他配置的搭配，我们需要先明确 Redis 的工作原理和数据存储方式，Redis 以键值对的形式存储数据，并通过各种数据结构（如字符串、列表、哈希、集合、有序集合等）来提高数据的处理效率，而 MaxMemory 的设置直接影响到 Redis 在内存使用达到上限时的处理策略。
在设置 MaxMemory 时，不能孤立地看待这一配置，还需要考虑到诸如数据淘汰策略、持久化方式、缓存过期时间等其他配置，数据淘汰策略决定了当内存达到上限时，Redis 如何选择删除数据，常见的淘汰策略有 volatile-lru（删除最近最少使用的且设置了过期时间的键）、volatile-ttl（删除即将过期的键）、volatile-random（随机删除设置了过期时间的键）、allkeys-lru（删除最近最少使用的键，不管是否设置了过期时间）、allkeys-random（随机删除键）等，选择合适的数据淘汰策略需要根据业务场景和数据的访问模式来决定。
持久化方式也是与 MaxMemory 配置密切相关的一个方面，Redis 提供了 RDB（快照）和 AOF（只追加文件）两种持久化方式，RDB 方式会在指定的时间间隔内生成数据的快照，而 AOF 则是将所有的写命令记录到日志中，在内存资源有限的情况下，需要权衡持久化带来的性能开销和数据安全性。
缓存过期时间的设置也会影响到 MaxMemory 的使用效果，如果设置的过期时间过长，可能会导致内存占用过高；而过期时间过短，则可能会频繁地删除和重新加载数据，影响性能。
Redis MaxMemory 的合理配置与其他配置的巧妙搭配是一个综合性的问题，需要综合考虑业务需求、数据特点、性能要求等多方面的因素，只有通过不断地测试和优化，才能找到最适合自己应用场景的配置方案，从而充分发挥 Redis 的优势，为业务提供高效稳定的服务。
