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第二十五节 Redis的淘汰策略

亮子 2022-05-24 08:00:07 280 0 0 0

1、Redis的淘汰策略

目录
第一种策略 noeviction
第二种策略 volatile-lru
第三种策略 volatile-lfu
第四种策略 volatile-ttl
第五种策略 volatile-random
第六种策略 allkey-lru
第七种策略 allkeys-lfu
第八种策略 allkeys-random

Redis 引入基于样本的 eviction pool,来提升剔除的准确性。当 Redis 内存占用超过阀值后,按策略从主 dict 或者带过期时间的 expire dict 中随机选择 N 个 key(N 默认是 5),计算每个 key 的 idle 值,按 idle 值从小到大的顺序插入 evictionPool 中,然后选择 idle 最大的那个 key,进行淘汰。

图片alt

Redis 提供了 8 种 maxmemory_policy 淘汰策略来应对内存超过阀值的情况。

第一种策略 noeviction

第一种淘汰策略是 noeviction,它是 Redis 的默认策略。在内存超过阀值后,Redis 不做任何清理工作,然后对所有写操作返回错误,但对读请求正常处理。noeviction 适合数据量不大的业务场景,将关键数据存入 Redis 中,将 Redis 当作 DB 来使用。

图片alt

第二种策略 volatile-lru

第二种淘汰策略是 volatile-lru,它对带过期时间的 key 采用最近最少访问算法来淘汰。使用这种策略,Redis 会从 redisDb 的 expire dict 过期字典中,首先随机选择 N 个 key,计算 key 的空闲时间,然后插入 evictionPool 中,最后选择空闲时间最久的 key 进行淘汰。这种策略适合的业务场景是,需要淘汰的key带有过期时间,且有冷热区分,从而可以淘汰最久没有访问的key。

第三种策略 volatile-lfu

第三种策略是 volatile-lfu,它对带过期时间的 key 采用最近最不经常使用的算法来淘汰。使用这种策略时,Redis 会从 redisDb 中的 expire dict 过期字典中,首先随机选择 N 个 key,然后根据其 value 的 lru 值,计算 key 在一段时间内的使用频率相对值。对于 lfu,要选择使用频率最小的 key,为了沿用 evictionPool 的 idle 概念,Redis 在计算 lfu 的 Idle 时,采用 255 减去使用频率相对值,从而确保 Idle 最大的 key 是使用次数最小的 key,计算 N 个 key 的 Idle 值后,插入 evictionPool,最后选择 Idle 最大,即使用频率最小的 key,进行淘汰。这种策略也适合大多数 key 带过期时间且有冷热区分的业务场景。

第四种策略 volatile-ttl

第四种策略是 volatile-ttl,它是对带过期时间的 key 中选择最早要过期的 key 进行淘汰。使用这种策略时,Redis 也会从 redisDb 的 expire dict 过期字典中,首先随机选择 N 个 key,然后用最大无符号 long 值减去 key 的过期时间来作为 Idle 值,计算 N 个 key 的 Idle 值后,插入evictionPool,最后选择 Idle 最大,即最快就要过期的 key,进行淘汰。这种策略适合,需要淘汰的key带过期时间,且有按时间冷热区分的业务场景。

第五种策略 volatile-random

第五种策略是 volatile-random,它是对带过期时间的 key 中随机选择 key 进行淘汰。使用这种策略时,Redis 从 redisDb 的 expire dict 过期字典中,随机选择一个 key,然后进行淘汰。如果需要淘汰的key有过期时间,没有明显热点,主要被随机访问,那就适合选择这种淘汰策略。

第六种策略 allkey-lru

第六种策略是 allkey-lru,它是对所有 key,而非仅仅带过期时间的 key,采用最近最久没有使用的算法来淘汰。这种策略与 volatile-lru 类似,都是从随机选择的 key 中,选择最长时间没有被访问的 key 进行淘汰。区别在于,volatile-lru 是从 redisDb 中的 expire dict 过期字典中选择 key,而 allkey-lru 是从所有的 key 中选择 key。这种策略适合,需要对所有 key 进行淘汰,且数据有冷热读写区分的业务场景。

第七种策略 allkeys-lfu

第七种策略是 allkeys-lfu,它也是针对所有 key 采用最近最不经常使用的算法来淘汰。这种策略与 volatile-lfu 类似,都是在随机选择的 key 中,选择访问频率最小的 key 进行淘汰。区别在于,volatile-flu从expire dict 过期字典中选择 key,而 allkeys-lfu 是从主 dict 中选择 key。这种策略适合的场景是,需要从所有的 key 中进行淘汰,但数据有冷热区分,且越热的数据访问频率越高。

第八种策略 allkeys-random

第八种策略是 allkeys-random,它是针对所有 key 进行随机算法进行淘汰。它也是从主 dict 中随机选择 key,然后进行删除回收。如果需要从所有的 key 中进行淘汰,并且 key 的访问没有明显热点,被随机访问,即可采用这种策略。

2、设置Redis占用内存

Redis是基于内存的key-value数据库,因为系统内存大小有限,所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。

通过redis.conf配置文件设置内存大小

# 设置Redis最大占用内存大小为100M
maxmemory 100mb

通过命令修改,Redis支持运行时动态修改内存大小

# 设置Redis最大占用内存大小为100M
127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb
# 获取设置的Redis能使用的最大内存大小
127.0.0.1:6379> config get maxmemory

如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0,在64位操作系统下不限制内存大小,在32位操作系统下最多使用3GB内存

3、设置内存淘汰策略

通过命令设置淘汰策略

# 获取当前内存淘汰策略
127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
# 置淘汰策略
127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru

通过redis.conf配置文件设置淘汰策略

maxmemory-policy allkeys-lru