要确保 Redis 的 maxmemory 执行速度得到保障，可以采取以下措施：
合理设置 maxmemory：根据实际内存需求设置 maxmemory，避免设置过大或过小。过大的 maxmemory 可能导致内存浪费，而过小的 maxmemory 可能导致频繁的内存替换，影响性能。
使用合适的内存替换策略：Redis 提供了多种内存替换策略，如 LRU（Least Recently Used）、LFU（Least Frequently Used）和随机替换。根据数据访问特点选择合适的策略，可以在内存紧张时保证更常访问的数据不被替换。
优化数据结构：使用合适的数据结构可以降低内存占用，提高执行速度。例如，使用哈希表存储大量键值对，而不是为每个键值对单独存储。
使用压缩算法：对于较大的数据，可以使用压缩算法（如 LZF、Snappy 或 zlib）进行压缩，以减少内存占用。需要注意的是，压缩和解压操作会增加 CPU 负载，因此需要在性能和内存占用之间进行权衡。
分片或集群：如果单个 Redis 实例无法满足内存需求，可以考虑将数据分片或部署 Redis 集群，将数据分布在多个实例上，从而降低单个实例的内存压力。
监控和调优：定期监控 Redis 的内存使用情况、性能指标和错误日志，根据实际情况进行调优。例如，调整 Redis 的配置参数，如缓存策略、连接数限制等。
避免内存泄漏：确保代码中没有内存泄漏，及时释放不再使用的资源。可以使用内存分析工具（如 Valgrind）检查内存泄漏情况。
通过以上措施，可以在一定程度上保障 Redis 的 maxmemory 执行速度。
