当Redis数据存满时，可能会出现以下几种情况：
1. 性能下降：Redis是一个基于内存的数据存储系统，它的高效性能依赖于快速的读写操作。当数据存满时，Redis可能需要更多的内存来存储数据，这会导致缓存命中率下降，因为更多的数据需要从磁盘读取，从而降低整体性能。
2. 内存溢出：如果Redis配置的内存大小不足以存储所有数据，当数据达到最大内存限制时，Redis会尝试清理空间。如果清理操作无法释放足够的内存，可能会导致内存溢出错误。
3. 持久化中断：Redis的持久化机制（如RDB或AOF）需要将内存中的数据写入磁盘。当数据存满时，如果持久化操作因为磁盘空间不足而中断，可能会导致数据丢失或损坏。
4. 数据丢失：在内存溢出的情况下，为了维持Redis的服务，系统可能会自动删除一些数据以释放内存。这可能导致重要数据丢失。
5. 拒绝写入：如果Redis达到内存限制，它会进入一种保护模式，拒绝所有新的写入操作，直到有足够的空间可以分配给新的数据。
6. 自动淘汰策略：Redis默认会启用内存淘汰策略来处理内存不足的情况。例如，它可以移除最近最少使用的键值对或按时间戳删除过期的键。这可能会影响应用的数据一致性和访问效率。
7. 系统稳定性影响：频繁的内存溢出和淘汰操作可能会对系统稳定性造成影响，增加系统崩溃的风险。
1. 优化内存使用：合理配置Redis的内存大小，避免过小或过大。监控Redis的内存使用情况，适时调整。
2. 定期清理数据：定期清理不再需要的数据，例如通过设置键的过期时间，减少内存压力。
3. 使用持久化策略：合理配置持久化策略，确保数据安全的同时，避免因持久化操作导致的内存消耗。
4. 扩展内存空间：如果内存使用达到瓶颈，可以考虑增加服务器内存或使用外部存储解决方案，如使用Redis的RDB或AOF持久化到外部存储。
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