Redis内存策略

最新推荐文章于 2025-05-06 08:53:55 发布
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分类专栏： Java基础 linux 文章标签： java redis
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LiHaoDong_JAVA/article/details/107470612
本文介绍Redis内存优化策略，包括LRU、LFU等算法原理及应用。探讨了volatile-lru、allkeys-lru等不同场景下的内存管理策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 内存策略说明

redis服务器运行在内存中,数据也在内存中保存. 如果一直往里存,总有一天内存资源不够用,所以需要研究如何优化内存.

2 LRU算法

维度:T 时间
LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面(数据)置换算法，选择最近最久未使用的页面(数据)予以淘汰。该算法赋予每个页面(数据)一个访问字段，用来记录一个页面(数据)自上次被访问以来所经历的时间 t，当须淘汰一个页面(数据)时，选择现有页面(数据)中其 t 值最大的，即最近最少使用的页面(数据)予以淘汰。

3 LFU算法

维度:引用次数
LFU（least frequently used (LFU) page-replacement algorithm）。即最不经常使用页置换算法，要求在页置换时置换引用计数最小的页，因为经常使用的页应该有一个较大的引用次数。但是有些页在开始时使用次数很多，但以后就不再使用，这类页将会长时间留在内存中，因此可以将引用计数寄存器定时右移一位，形成指数衰减的平均使用次数。

4 随机算法

随机算法: 灭霸的响指

5 TTL算法

说明: 将设定了超时时间的数据提前删除.

6 Redis中内存优化策略

  1. volatile-lru 设定超时时间的数据采用lru算法
  2. allkeys-lru .所有的数据采用lru算法
  3. volatile-lfu 设定超时时间的数据采用LFU算法
  4. allkeys-lfu 所有的数据才能lfu算法
  5. volatile-random 设定了超时时间的数据采用随机算法
  6. allkeys-random 所有数据采用随机算法
  7. volatile-ttl 设定超时时间的数据采用TTL算法
  8. noeviction 该配置为模式配置 表示内存满时 只报错,不删除数据.
    在这里插入图片描述
    修改配置文件之后,重启服务器即可.
Redis内存淘汰策略
XYY_CN的博客
07-27 1915
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 的内存策略
古城的博客
08-06 1086
内存过期：是设置一个key的过期时间，到过期时间的时候，我们就可以向办法将其删除。删除的策略是由两种的，一种是惰性删除，就是在访问的那一刻，检查一下是否过期，若是过期，就删除，若没有过期，就正常访问。另外一种是周期性删除，就是一个定期的任务，没隔一段时间，就尝试去清理一些过期的 key。这就是过期策略。...
Redis内存淘汰策略全解析：机制、原理与最佳实践
最新发布
cooldream2009的博客
05-06 928
在高性能缓存系统中，内存是最宝贵的资源之一。Redis 作为一个基于内存的数据结构存储系统，天然具备快速访问的优势，但这也意味着它必须在有限的内存资源中做出取舍。特别是在数据量持续增长而内存达到上限时，Redis 需要决定该保留哪些数据、淘汰哪些数据，这就是我们常说的**内存淘汰策略**。 本文将全面解析 Redis 中的内存淘汰机制，从策略分类、原理实现到实际应用场景，帮助开发者更好地掌握 Redis 的内存管理能力，为构建高效稳定的缓存系统打下基础。
源码篇--Redis 内存策略
拽着尾巴的鱼儿的博客
01-30 1115
Redis之所以性能强，最主要的原因就是基于内存存储。然而单节点的Redis其内存大小不宜过大，会影响持久化或主从同步的性能；所以当内存使用达到上限时，就无法存储更多数据了 ，那么 redis 是怎么避免达到内存上限；Redis 内存中会采用各种策略来避免内存达到上限；处了定时任务 去清理已经过期的key ，当redis 内存达到上限 但是所以的key 都是有效时，redis 会通过 key 的淘汰策略 去筛选出一批合理的 key 进行删除 来释放内存。
Redis内存淘汰策略详解：如何选择与配置最佳策略
🚩 Flag：今年绝不写屎山代码（去年也是这么说的）
03-12 689
当Redis内存达到maxmemory限制时，根据配置策略自动删除部分键值对。策略选择直接影响系统性能和业务逻辑，需根据数据特征谨慎选择。
（最全7方法）解决redis内存爆满导致的系统崩溃--数据淘汰策略
soulwirter的博客
04-02 1675
最全七方法解决redis内存问题导致系统崩溃问题---数据淘汰策略
Redis的删除策略与内存淘汰
他叫阿来
06-03 959
Redis过期删除策略是采用惰性删除和定期删除这两种方式组合进行的，惰性删除能够保证过期的数据我们在获取时一定获取不到，而定期删除设置合适的频率，则可以保证无效的数据及时得到释放，而不会一直占用内存数据。但是我们说Redis是部署在物理机上的，内存不可能无限扩充的，当内存达到我们设定的界限后，便自动触发Redis内存淘汰策略，而具体的策略方式要根据实际业务情况进行选取。
Redis 服务等过期策略和内存淘汰策略解析
jiang0615csdn的博客
04-24 1519
Redis 服务等过期策略和内存淘汰策略解析
Redis 内存策略
快乐的小三菊的博客
06-18 1278
Redis 内存策略
Redis的内存策略
sam475259540的博客
06-06 153
缓存只保存热数据，因为内存大小有限 redis内存超了后的解决办法： LRU：最久没有使用 LFU：使用次数最少 ttl：马上失效的 noeviction：报错 allkeys-lru：没有设置大量的过期时间使用这个 volatile-lru：有大量的key设置过期了，使用这个 ...
Redis内存管理策略
firelangfemale的博客
05-24 428
redis内存策略，LRU,LFU 算法
redis内存策略
weixin_44709068的博客
02-13 279
redis淘汰策略
面试题：Redis的内存策略
abc123mma的博客
02-09 526
Redis的内存策略
redis的内存维护策略
及时雨的csdn
06-16 388
Redis中的内存维护策略 Redis作为优秀的缓存中间件，而且是基于内存的，会存储大量的数据，即使采用了集群来扩容，也需要随时整理内存，防止内存溢出，保证性能。 两种解决方法： 一：为数据设置超时时间 redis> SET mykey "Hello" OK redis> EXPIRE mykey 10 (integer) 1 redis> TTL mykey (integer) 10 redis> SET mykey "Hello World" OK redis> TTL m
【Redis内存策略】
01-31 129
Redis最大内存的设置是通过设置maxmemory来完成的，格式为maxmemory bytes ,当目前使用的内存超过了设置的最大内存，就要进行内存释放了， 当需要进行内存释放的时候，需要用某种策略对保存的的对象进行删除。Redis有六种策略（默认的策略是noeviction）   Redis最大内存设置 默认情况下，在32位OS中，Redis最大使用3GB的内存，在64位OS中则没有...
Redis 数据结构与内存管理策略
weixin_33961829的博客
11-08 142
Redis 数据结构与内存管理策略（下） 标签： Redis Redis数据结构 Redis内存管理策略 Redis数据类型 Redis类型映射 Redis 数据类型特点与使用场景 String、List、Hash、Set、Zset 案例：沪江团购系统大促hot-top接口cache设计 Redis 内存数据结构与编码 OBJE...
Redis中的内存维护策略
sunroyfcb的博客
07-26 1381
        redis作为优秀的中间缓存件，时常会存储大量的数据，即使采取了集群部署来动态扩容，也应该即使的整理内存，维持系统性能。在redis中有两种解决方案，一是为数据设置超时时间，二是采用LRU算法动态将不用的数据删除。内存管理的一种页面置换算法，对于在内存中但又不用的数据块（内存块）叫做LRU，操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。        ...
Redis 内存淘汰策略
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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