缓存淘汰策略

最新推荐文章于 2025-08-16 00:13:43 发布
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#redis #缓存

本文介绍了三种主要的缓存淘汰策略：先进先出(FIFO)、最近最少使用(LRU)及最不常使用(LFU)。FIFO按数据进入缓存的顺序进行淘汰；LRU依据数据最近被访问的时间来决定淘汰哪部分数据；LFU则根据数据被访问的频率进行淘汰。

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

  1. 先进先出FIFO(First In First Out)

  2. 最近最少使用LRU(Least Recently Used)

  3. 最不常使用LFU(Least Frequently Used)使用次数最少的被淘汰

Java领域Spring Boot的缓存淘汰策略优化
Java大师兄的博客
05-08 831
在当今的软件开发中，缓存是提高系统性能的关键技术之一。Spring Boot作为Java开发中广泛使用的框架，提供了丰富的缓存支持。然而，合理的缓存淘汰策略对于缓存的有效使用至关重要。本文的目的是深入探讨Spring Boot中缓存淘汰策略的优化方法，范围涵盖了常见的缓存淘汰算法原理、在Spring Boot中的实现以及实际应用场景下的优化技巧。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍核心概念与联系，包括缓存和缓存淘汰策略的基本原理；接着详细讲解核心算法原理及具体操作步骤，并给出Python代码示例；
redis缓存淘汰策略
weixin_52136521的博客
11-18 553
先给大家抛出一个问题： redis也是存储数据的，那肯定就存在容量问题，内存是有限的，数据存满了后该怎么办呢？淘汰部分数据？淘汰哪些数据？这个其实就是redis内存淘汰策略的知识。有八大淘汰策略，重点关注的我会提醒。
Redis中缓存淘汰策略
MrJianD的博客
07-19 2008
本文阐述了缓存淘汰策略，Redis将数据保存在内存中, 内存的容量是有限的 如果Redis服务器的内存已经全满,现在还需要向Redis中保存新的数据,如何操作,就是缓存淘汰策略
缓存淘汰策略有哪些?
程序员
08-08 1341
对于所有这些缓存策略，实现线程安全是一个关键挑战。除了直接使用Java并发包中的线程安全集合外，还可以考虑使用锁（如）、读写锁（）或原子类（如）来确保在并发环境下数据的一致性。此外，考虑使用现有的库（如Guava Cache）可以大大简化实现，因为这些库已经为多线程环境进行了优化。在Java中实现一个支持多种淘汰策略的缓存系统是一个复杂的任务，因为每种策略都有其特定的实现方式。不过，我们可以设计一个灵活的缓存框架，它允许根据不同的配置来使用不同的淘汰策略。
Redis的缓存淘汰策略
weixin_46084191的博客
05-25 805
Redis提供多种缓存淘汰策略，包括：volatile-lru（针对过期键的LRU淘汰）、allkeys-lru（全体键LRU）、volatile-lfu（过期键LFU）、allkeys-lfu（全体键LFU）、volatile-ttl（优先淘汰剩余时间短的键）、volatile-random/ allkeys-random（随机淘汰），以及默认的noeviction（禁止写入）。策略根据内存上限自动触发，用于管理内存不足时的数据清理。
Redis缓存淘汰策略
你的指尖有改变世界的力量
10-17 1510
简单介绍了几大策略和莫里斯计数器。
redis之缓存淘汰策略
weixin_45116867的博客
09-03 960
当Redis设置了最大内存限制（通过 maxmemory 配置项），并且当前使用的内存达到了这个限制，Redis会根据设定的淘汰策略来移除一些键，以便为新的键腾出内存。需要注意config set maxmwmery命令重启就失效了，想要永久修改，需要编辑redis的配置文件并重启redis服务。数据达到过期时间，不做处理，等下次访问该数据时，如果未过期，返回数据；输出的值为0，0代表redis的最大占用内存等同于服务器的最大内存。定期删除就是基于立即删除和惰性删除的折中的一种删除算法。
缓存淘汰策略及其使用场景详解
一起coding，一起嗨。
11-13 751
缓存淘汰策略及其使用场景详解
LRU缓存淘汰策略：高效内存管理的秘诀
你若盛开，清风自来
06-01 704
本文将介绍LRU（Least Recently Used）缓存淘汰策略的概念、原理和应用场景，以及如何在实际项目中使用LRU策略进行高效内存管理。LRU缓存淘汰策略是一种广泛使用的内存管理策略，它通过淘汰最不经常使用的数据来保持内存的利用率。了解LRU缓存淘汰策略的原理和应用场景对于开发者来说具有重要意义。掌握LRU缓存淘汰策略的使用可以帮助我们更高效地进行内存管理，提高应用程序的性能和稳定性。
【redis】数据过期清除策略、缓存淘汰策略
weixin_44823875的博客
10-16 2557
Redis 所有的数据结构都可以设置过期时间，时间一到，就会自动删除。可以想象里面有一个专门删除过期数据的线程，数据已过期就立马删除。这个时候可以思考一下，会不会因为同一时间太多的 key 过期，以至于线程忙不过来。同时因为 Redis 是单线程的，删除的时间也会占用线程的处理时间，如果删除的太过于繁忙，会不会导致线上读写指令出现卡顿。立即删除对cpu不友好，但是对内存友好，实际性质就是用处理器性能换区内存空间。
实现 LRU 算法，和 Caffeine 和 Redis 中的缓存淘汰策略.docx
07-10
LRU (Least Recently Used) 算法是一种常用的缓存淘汰策略，它的核心思想是优先淘汰最近最少使用的数据。在计算机系统中，由于内存资源有限，当缓存内容达到最大容量时，必须采取一定的策略来决定哪些数据应该被移除...
Redis怎么用？5种数据结构详解+高并发场景应用（附Linux安装命令）
GYY20210200107的博客
08-14 1280
Redis作为高性能内存数据库，能有效解决高并发系统"卡顿"问题。其核心优势在于：1）内存存储实现纳秒级响应；2）单线程模型避免锁竞争；3）I/O多路复用处理高并发。提供五种数据结构：String（基础存储）、Hash（对象存储）、List（消息队列）、Set（去重）、ZSet（排行榜）。具备三大高可用机制：RDB/AOF持久化、键过期自动清理、主从哨兵集群架构。典型应用场景包括商品缓存、秒杀队列、用户会话管理等，可使系统响应从500ms降至5ms，降低数据库压力90%。安装支持Linu
Redis 如何保证数据安全？
BUG糕手的博客
08-14 678
本文系统介绍了Redis在生产环境中的核心实践，围绕数据安全、高并发、常见问题和管理工具四大维度展开。在数据安全方面，详细讲解了RDB和AOF持久化机制、主从复制、哨兵模式和Redis集群的部署方案。针对高并发场景，提出了单机优化、读写分离和分布式集群的解决方案。针对缓存穿透、雪崩、击穿三大经典问题，给出了缓存空值、布隆过滤器、随机过期时间、互斥锁等实用对策。最后推荐了RedisInsight、Another Redis Desktop Manager等管理监控工具，帮助构建稳定高效的Redis服务体系。文
AWS Redis Serverless连接完全指南：从安装到实战
TechEnthusiast的博客
08-13 163
AWS ElastiCache for Redis Serverless是Amazon提供的完全托管的Redis服务，它能够根据应用程序需求自动扩展，无需预配置或管理基础设施。本文将详细介绍如何连接和使用Redis Serverless，包括环境准备、连接配置、常见问题解决等。AWS Redis Serverless提供了一个强大且易于使用的Redis解决方案。成功连接到Redis Serverless集群配置TLS加密确保数据传输安全使用多种编程语言进行Redis操作解决常见问题和性能优化。
Redis 持久化（RDB & AOF）
最新发布
puppy_1mo的博客
08-16 959
Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，将内存数据存储在硬盘上避免进程退出导致数据丢失。RDB通过定期生成数据快照实现备份，支持手动和自动触发，但存在数据实时性不足的问题；AOF通过记录每个写命令保证数据实时性，但文件体积较大。Redis采用fork子进程方式执行持久化操作，同时通过内存缓冲区减少IO操作频率。AOF还支持文件重写来压缩体积。两种机制各有优劣：RDB恢复速度快但实时性差，AOF实时性好但恢复较慢。实际应用中，当AOF开启时优先使用AOF进行数据恢复。
【Redis】集群
2301_80224556的博客
08-15 545
哨兵模式显著提升了 Redis 系统的可用性。然而，其核心数据存储仍然依赖于单个 Master 节点及其 Slave 副本。这意味着所有数据都需要完整地存储在这组主从节点上。当数据量极其庞大，接近甚至超出 Master/Slave 节点所在服务器的物理内存容量时，系统就可能面临严重问题。虽然硬件成本持续下降，大中型互联网公司的服务器内存容量已普遍达到 TB 级别，但在当今的“大数据”时代，1TB 内存也常常显得捉襟见肘。
redis-sentinel基础概念及部署
专注深耕linux、容器云原生、运维自动化等方向
08-15 351
 Redis Sentinel 是 redis 官方提供的高可用解决方案，主要用于监控 Redis 主从集群，在主节点故障时自动完成故障转移，确保服务持续可用。
CDN的缓存淘汰策略
08-05
CDN（内容分发网络）的缓存淘汰策略是为了确保缓存服务器能够高效地存储和提供热点内容，同时避免存储空间的浪费。其工作原理和常见算法主要围绕如何选择被淘汰的数据，以保证缓存命中率和资源利用率的最大化。 ###...
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