redis内存淘汰

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分类专栏： redis 文章标签： redis
于 2022-03-29 10:31:22 首次发布
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Redis是基于内存的，所以容量肯定是有限的，有效的内存淘汰机制对Redis是非常重要的。

当存入的数据超过Redis最大允许内存后，会触发Redis的内存淘汰策略。在Redis4.0前一共有6种淘汰策略。

volatile-lru：当Redis内存不足时，会在设置了过期时间的键中使用LRU算法移除那些最少使用的键。（注：在面试中，手写LRU算法也是个高频题，使用双向链表和哈希表作为数据结构）
volatile-ttl：从设置了过期时间的键中移除将要过期的
volatile-random：从设置了过期时间的键中随机淘汰一些
allkeys-lru：当内存空间不足时，根据LRU算法移除一些键
allkeys-random：当内存空间不足时，随机移除某些键
noeviction：当内存空间不足时，新的写入操作会报错

Redis 内存淘汰机制详解
Trouvailless的博客
04-08 2100
一般来说，缓存的容量是小于数据总量的，所以，当缓存数据越来越多，Redis 不可避免的会被写满，这时候就涉及到 Redis 的内存淘汰机制了。我们需要选定某种策略将“不重要”的数据从 Redis 中清除，为新的数据腾出空间。 1|0配置 Redis 内存大小 我们应该为 Redis 设置多大的内存容量呢？ 根据“八二原理“，即 80% 的请求访问了 20% 的数据，因此如果按照这个原理来配置，将 Redis 内存大小设置为数据总量的 20%，就有可能拦截到 80% 的请求。当然，只是有可能，对于不同的
【面试题】 Redis内存淘汰机制，真是这样的吗？
激流丶的博客
10-26 1803
博主从事应用安全和大数据领域，有8年研发经验，5年面试官经验，Java技术专家，WEB架构师，阿里云专家博主，华为云云享专家，51CTO 专家博主。
Redis内存淘汰
好兄弟起把大狙
08-23 926
淘汰策略、LRU、LFU
Redis的内存淘汰策略？
looken1024的博客
03-12 1193
Redis 采用随机抽样（默认抽取 5 个键），淘汰其中最久未使用的键，而非全局遍历（节省性能）。：基于 Morris 计数器算法，记录键的访问频率（衰减机制避免旧数据长期占据内存）。分钟，计数器值减半，逐步降低历史高频访问数据的影响。：部分数据允许过期，需优先保留高频访问的热点数据。：所有数据允许被淘汰，需优先保留高频访问数据。中，淘汰**最近最少使用（LRU）**的键。中，淘汰**最不经常使用（LFU）**的键。中，淘汰**最近最少使用（LRU）**的键。中，淘汰**最不经常使用（LFU）**的键。
Redis内存淘汰机制
m0_67784579的博客
08-29 654
Redis内存淘汰机制
Redis 的内存淘汰机制
qq_38713382的博客
07-19 1244
       Redis内存淘汰指的是用户存储的一些键被可以被Redis主动地从实例中删除，从而产生读miss的情况，那么Redis为什么要有这种功能？这就是我们需要探究的设计初衷。Redis最常见的两种应用场景为缓存和持久存储，首先要明确的一个问题是内存淘汰策略更适合于那种场景？是持久存储还是缓存？ 内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存，用一定的缓存miss来换取内存的使用效率。 作为R...
Redis 内存淘汰机制
weixin_30367543的博客
08-09 206
Redis内存淘汰指的是用户存储的一些键被可以被Redis主动地从实例中删除，从而产生读miss的情况，那么Redis为什么要有这种功能？这就是我们需要探究的设计初衷。Redis最常见的两种应用场景为缓存和持久存储，、、 作为Redis用户，我如何使用Redis提供的这个特性呢？看看下面配置 # maxmemory <bytes> 我们可以通过配置red...
三、Redis内存淘汰策略
小刺猬喜歡獨角獸
07-14 618
Redis内存淘汰策略
Redis 内存淘汰策略，从根儿上理解
m0_73311735的博客
09-14 799
本文参考源码版本redis6.2Redis 基于内存设计，所有数据存放在内存，随着时间推移，内存占用也越来也高 ...由于内存容量这个物理限制，我们需要在内存使用量达到一定比例后，做一些内存清理工作，以保证有足够的空间来完成正常的处理。在 Redis 中，完成这个工作的就是本文的主角 ------- Redis 内存淘汰机制。如果让你来设计一款内存淘汰策略，你会考虑哪些方面？2）其次，从系统层面来看：何时清理？清理哪些？清理多少？怎样清理？清理频次？
Redis第五讲 Redis内存淘汰策略之LRU与LFU算法详细介绍
程序员路同学
04-04 844
Redis第五讲 Redis内存淘汰策略之LRU与LFU算法详细介绍Redis第五讲 Redis内存淘汰策略之LRU与LFU算法详细介绍
Redis内存淘汰策略及内存管理
桐花思雨
03-29 463
Redis 的优点和缺点 优点 读写性能优异 支持数据的持久化，支持 RDB 和 AOF 两种持久化方式 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离 支持丰富的数据结构，支持 String,List,Set,Zset(有序集合),Hash 五种数据结构 缺点 Redis 不具备自动容错和恢复功能。主机，从机的宕机都会导致读写请求失败，需要等待机器重启才能恢复 主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换 IP 后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性 Redis 持久化机
Redis：内存淘汰机制
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CRUD工程师
06-30 1万+
参考资料：《Redis的LRU缓存淘汰算法实现》《一文读懂Redis内存淘汰策略》《Redis 的过期策略和内存淘汰机制有什么区别》《Redis内存淘汰策略》写在开头：本文为学习后的总结，可能有不到位的地方，错误的地方，欢迎各位指正。目录一、内存管理二、过期策略 1、定期删除 2、惰性删除三、内存淘汰 1、LRU 2、LFU四、近似LRU Redis通过将热点数据存储到内存中实现了高效的数据读取，但是内存如果使用不当也是会造成一些问题的。
Redis的内存淘汰策略
Lucifer ZHAO
07-29 4509
Redis中提供了8种内存淘汰策略： volatile-lru：针对设置了过期时间的key，使用LRU算法进行淘汰 allkeys-lru：针对所有key使用LRU算法进行淘汰 volatile-lfu：针对设置了过期时间的key，使用LFU算法进行淘汰 allkeys-lfu：针对所有key使用LFU算法进行淘汰 volatile-random: 从设置了过期时间的key中随机删除 allkeys-random: 从所有key中随机删除 volatile-ttl：删除生存时间最近的一个键 noevict：
Redis内存淘汰策略
XYY_CN的博客
07-27 1842
redis内存超出设置阈值时，会在处理命令的同时执行淘汰策略，本文参照redis7.0源码，解析了8种内存淘汰策略和实际执行流程。
Redis内存淘汰策略详解
qq_32868023的博客
02-25 2266
Redis作为一个高性能的键值对数据库，被广泛应用于各种需要快速响应和持久存储的场景中。然而，由于其内存存储的特性，当Redis的内存使用达到其最大配置限制时，就需要有一种策略来管理内存的使用，以避免内存溢出。这就是Redis的内存淘汰策略。选择合适的Redis内存淘汰策略需要考虑多个因素，包括应用的工作负载特性、数据访问模式、内存限制以及性能要求等。Redis提供了几种不同的内存淘汰策略，用户可以根据自己的应用特性和需求来选择最合适的策略。
Redis 内存淘汰算法什么时候会被触发
洪晓鸿
04-17 862
Redis内存淘汰算法通常在内存使用超过预设限制、达到内存警戒线或者手动触发的情况下被启动。在配置Redis时，合理设置内存限制和内存淘汰策略是保持Redis高性能和稳定运行的关键。
【Redis】内存回收和内存淘汰机制
LCN29的博客
06-18 1694
存储在 Redis 中的基本都是键值对, 而这种键值对存储, 同时可以通过 key 快速查询到对应的 value, 最合适的实现就是 HashTable 了。而实现 HashTable 的底层结构，基本就是一个数组或者链表, 同时为了解决 hash 冲突, 数组或链表的每个节点定义为一个链表。Redis 中对 HashTable 的实现也是如此, 大体如下Redis 中实现的 HastTable 叫做 dictht (Dictionary Hash Table)// 存放节点的数组。
redis--内存淘汰机制
sayhello_world的博客
06-24 1098
一、为什么要有内存淘汰机制 redis是一个内存数据库，在内存空间不足的时候，为了保证命中率，就会选择一定的数据淘汰策略 二、redis配置 我目前试用的redis版本为6.0.3 1.最大内存参数 将内存使用限制设置为指定的字节数。 当内存达到限制时，Redis将尝试删除键。根据所选的回收策略(参见maxmemory-policy)。 如果Redis不能根据策略删除键，或者如果策略是设置为’noeviction’， Redis将开始回复错误命令 会使用更多的内存，如SET、LPUSH等，并将继续来响
Redis 内存淘汰策略
最新发布
03-21
### Redis 内存淘汰策略详解 Redis 是一种基于内存的键值存储系统，在实际运行过程中可能会遇到内存不足的情况。为了应对这种情况，Redis 提供了几种不同的内存淘汰策略来管理可用内存。 #### 常见的内存淘汰策略 以下是几种常见的 Redis 内存淘汰策略及其工作原理： 1. **noeviction**: 当内存达到上限时，新写入操作会返回错误，而不会删除任何现有数据[^1]。 2. **allkeys-lru**: 删除最近最少使用的键（Least Recently Used, LRU），适用于大多数缓存场景。 3. **volatile-lru**: 仅针对设置了过期时间的键执行 LRU 淘汰策略。 4. **allkeys-random**: 随机删除任意键，适合于不需要精确控制哪些数据被保留的应用场景。 5. **volatile-random**: 只随机删除带有 TTL（Time To Live）属性的键。 6. **volatile-ttl**: 优先删除即将到期的数据项，即具有较短剩余生存时间的键。 每种策略都有其特定适用范围和优缺点，因此选择哪种策略取决于具体应用场景的需求。 #### 如何配置 Redis 的内存淘汰策略？ 可以通过修改 `redis.conf` 文件中的参数或者通过命令动态调整来设置相应的淘汰机制。下面展示两种方式实现这一目标的方法： - 修改配置文件：打开 redis 安装目录下的 `redis.conf` 文件找到并编辑如下行： ```conf maxmemory-policy noeviction ``` 将上述行更改为期望采用的具体政策名称即可生效；例如切换至 allkeys-lru，则应设为： ```conf maxmemory-policy allkeys-lru ``` - 使用 CONFIG SET 命令实时更改当前实例的行为而不重启服务： ```bash CONFIG SET maxmemory-policy volatile-lru ``` 注意每次改动后需确认新的设定已被接受且正确实施，可通过以下指令查看现况状态： ```bash CONFIG GET maxmemory* ``` 此命令将显示目前的最大允许容量以及所选的回收方案详情。 #### 工作流程概述 当 Redis 达到指定最大内存限制(`maxmemory`)之后，它便会依据选定好的淘汰算法自动清理部分占用空间较大的对象以便腾出更多位置给新增加的内容。整个过程完全自动化无需人为干预，但合理规划初始分配量级与挑选恰当清除法则对于维持高效稳定的服务至关重要。 ```python import redis # 创建连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 设置最大内存大小 (单位字节)，这里假设为 1GB r.config_set('maxmemory', '1073741824') # 设定淘汰策略为 allkeys-lru r.config_set('maxmemory-policy', 'allkeys-lru') ```
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