Redis 中的 noeviction 策略是一个值得深入研究的话题，特别是当我们关注如何在这种设定下保证性能的时候。
当 Redis 内存使用达到上限并且使用 noeviction 策略时，不会剔除旧数据来为新数据腾出空间，这就给性能保障带来了挑战，要解决这个问题，我们需要从多个方面入手。
从数据结构的选择上，需要更加谨慎，如果数据的访问模式是频繁读取但很少修改，那么使用只读的数据结构如 Redis 的 Sorted Set 可能会更合适，因为在 noeviction 策略下，减少数据的修改操作能够降低内存压力。
优化数据存储的方式也至关重要，避免存储过大的单个键值对，将复杂的数据进行适当的分解和压缩，以减少内存占用，定期清理不再使用或者过期的数据，虽然 noeviction 策略不主动剔除数据，但我们可以通过程序逻辑来实现这一功能。
合理规划 Redis 的使用场景也是保障性能的关键，如果某些数据并非实时性要求极高，且访问频率较低，可以考虑将其存储在其他存储介质中，减轻 Redis 的内存负担。
监控 Redis 的内存使用情况和性能指标必不可少，通过实时监控，能够及时发现潜在的问题，并采取相应的措施进行调整和优化。
在 Redis 的 noeviction 策略下保证性能并非易事，需要综合考虑数据结构、存储方式、使用场景以及监控等多个方面，通过不断的优化和调整，才能在有限的内存资源下实现较好的性能表现。
