Redis事务OOM失败时，DISCARD无效，因EXEC已触发执行；maxmemory-policy决定事务能否“软着陆”，需在MULTI前预估value大小、监控内存水位并拆分大事务。
Redis事务因OOM被拒绝时，DISCARD无法恢复内存状态
当EXEC返回(error) OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'，说明事务中某条命令（如SET大值）触发了Redis的内存保护机制。此时事务已部分执行——前面成功的命令（如INCR、DEL）已完成，而失败命令之后的指令仍会继续尝试执行。但DISCARD对这种情况完全无效：它只在EXEC前清空队列，一旦进入EXEC阶段，事务已提交执行，DISCARD根本不可用。
maxmemory-policy配置直接影响事务是否能“软着陆”
内存满时的行为不取决于事务本身，而由maxmemory-policy决定。不同策略下事务失败的表现差异极大：
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noeviction（默认）：直接拒绝写命令，EXEC中任意写操作失败即报OOM，后续命令照常执行 -
allkeys-lru或volatile-lru：可能自动驱逐key腾出空间，使部分写命令“侥幸”成功，但驱逐不可预测，事务结果不稳定 -
allkeys-random等策略：驱逐行为更不可控，可能误删关键业务key，导致数据逻辑错误
注意：WATCH + MULTI无法绕过OOM限制——监视的key即使未被修改，只要EXEC时内存超限，照样失败。
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真正有效的应对方式不是靠事务命令，而是前置控制
靠EXEC时兜底是徒劳的。必须在事务组装阶段就规避OOM风险：
- 对要写入的value做长度预估，比如JSON字符串先
strlen，超过阈值（如512KB）直接拒绝，不进MULTI - 用
INFO memory定期采样used_memory_human和mem_fragmentation_ratio，在客户端层建立水位告警，流量高峰期主动降级非核心事务 - 拆分大事务：把单个含10个
SET的事务，改为2个各含5个的事务，并在每次EXEC后检查used_memory增量 - 避免在事务中混用读写——
GET类只读命令不会触发OOM，但无意义地塞进事务反而增加队列负担和执行时间窗口
监控和日志里最容易被忽略的关键点
生产环境排查OOM事务失败时，90%的人只看EXEC返回的错误，却漏掉三个隐藏线索：
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redis-cli --stat输出中的evicted_keys计数突增，说明策略已开始驱逐，事务成功率正在下滑 -
SLOWLOG GET里出现大量EXEC耗时飙升（>100ms），往往是内存碎片化+驱逐IO叠加导致 - AOF重写期间
used_memory会临时上涨30%~50%，此时maxmemory应预留缓冲，不能卡死在100%
事务不是内存问题的解法，而是放大器——它把多个写操作捆在一起执行，等于把OOM风险集中爆发。真正的防线在MULTI之前，不在EXEC之后。
