redis清除策略

redis清除策略

Redis对于过期键有三种清除策略

  • 被动删除:当读/写一个已经过期的key时,会触发惰性删除策略,直接删除掉这个过期key
  • 主动删除:由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉,所以Redis会定期(默认每100ms)主动淘汰一批已过期的key,这里的一批只是部分过期key,所以可能会出现部分key已经过期但还没有被清理掉的情况,导致内存并没有被释放
  • 当前已用内存超过maxmemory限定时,触发主动清理策略

内存淘汰策略

主动清理策略在Redis 4.0 之前一共实现了 6 种内存淘汰策略,在 4.0 之后,又增加了 2 种策略,总共8种:

  • 针对设置了过期时间的key做处理:

    • volatile-ttl:在筛选时,会针对设置了过期时间的键值对,根据过期时间的先后进行删除,越早过期的越先被删除。
    • volatile-random:就像它的名称一样,在设置了过期时间的键值对中,进行随机删除。
    • volatile-lru:会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除。
    • volatile-lfu:会使用 LFU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除。
  • 针对所有的key做处理:

    • allkeys-random:从所有键值对中随机选择并删除数据。
    • allkeys-lru:使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选删除。
    • allkeys-lfu:使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选删除。
  • 不处理:

    • noeviction:不会剔除任何数据,拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息"(error) OOM command not allowed when used memory",此时Redis只响应读操作。

LRU 算法(Least Recently Used,最近最少使用)

淘汰很久没被访问过的数据,以最近一次访问时间作为参考。

LFU 算法(Least Frequently Used,最不经常使用)

淘汰最近一段时间被访问次数最少的数据,以次数作为参考。

当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降,缓存污染情况比较严重。这时使用LFU可能更好点。

根据自身业务类型,配置好maxmemory-policy(默认是noeviction),推荐使用volatile-lru。如果不设置最大内存,当 Redis 内存超出物理内存限制时,内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换 (swap),会让 Redis 的性能急剧下降。

### Redis淘汰策略详解 Redis作为一种基于内存的键值存储系统,在处理大量数据时可能会遇到内存不足的情况。为了应对这种情况,Redis提供了一系列的数据淘汰策略,通过`maxmemory-policy`参数进行配置。 #### 数据淘汰策略概述 Redis支持六种主要的数据淘汰策略[^1],每一种都有特定的应用场景和优缺点: 1. **noeviction**: 当内存达到上限时,拒绝所有写入操作并返回错误。读取操作仍然可以正常执行。 2. **allkeys-lru**: 移除最近最少使用的键(Least Recently Used, LRU)。该策略适用于缓存场景,能够保留更常用的键。 3. **volatile-lru**: 仅移除设置了过期时间的键中最少使用的键。适合于带有TTL(Time To Live)标记的缓存数据。 4. **allkeys-random**: 随机移除任意键。此策略简单粗暴,通常不推荐用于生产环境。 5. **volatile-random**: 随机移除已设置过期时间的键。同样适用于带TTL的缓存数据。 6. **volatile-ttl**: 优先移除即将过期的键。这种策略特别适合那些希望尽快释放接近失效期限资源的场景。 随着版本更新,Redis还引入了两种新的淘汰机制——**LFU (Least Frequently Used)** 和进一步增强的LRU变体[^5],它们分别关注访问频率和时间顺序两个维度来决定哪些数据应该被淘汰。 #### 配置方法 要启用某种具体的淘汰政策,管理员需修改redis.conf文件中的`maxmemory-policy`选项或将相应命令发送给正在运行的服务实例。例如: ```bash CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru ``` 上述指令动态调整当前服务器实例采用的是针对整个键空间按照最后访问时间排序后逐出旧条目的方式工作模式[^4]。 #### 应用场景分析 不同类型的业务负载可能需要不同的淘汰方案组合才能达到最佳效果。以下是几种典型情况下的推荐做法[^2]: - 对于纯粹作为高速缓存层存在的Redis部署来说,“allkeys-lru”通常是首选因为它能自动维护住最活跃的一部分项目集; - 如果某些记录确实存在明确生命周期,则考虑利用“volatile-*”系列规则配合恰当设定的有效期标签共同作用更为合理; - 特殊情况下比如游戏排行榜之类短期爆火但长期价值有限的内容列表对象,“volatile-ttl”将是不错的选择之一因为这类事物天然具备自毁倾向从而减少人为干预成本. 总之,正确选择和实施相应的清除方针对于维持系统的高效运转至关重要[^3]. ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) # 设置最大内存限制以及对应的淘汰策略 r.config_set('maxmemory', '1mb') r.config_set('maxmemory-policy', 'allkeys-lru') print(r.config_get('maxmemory')) print(r.config_get('maxmemory-policy')) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值