Redis淘汰和过期策略

最新推荐文章于 2025-12-15 11:54:01 发布
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Redis淘汰和过期策略

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一、为什么选择Redis？

优越于其它键值数据存储系统的特点：

  • Redis将其数据库完全保存在内存中，仅使用磁盘进行持久化。
  • 与其它键值数据存储相比，Redis有一组相对丰富的数据类型。
  • Redis可以将数据复制到任意数量的从机中。

Redis的其他优点

  • 开源的 key-value 存储系统
  • 异常快 - 由于主要在内存操作，Redis非常快。每秒可执行大约110000次的设置(SET)操作，每秒大约可执行81000次的读取/获取(GET)操作。
  • 支持丰富的数据类型 - Redis支持开发人员常用的大多数数据类型，例如列表，集合，排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题，因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。
    操作具有原子性 - 所有Redis操作都是原子操作，这确保如果两个客户端并发访问，Redis服务器能接收更新的值。
  • 多实用工具 - Redis是一个多实用工具，可用于多种用例，如：缓存，消息队列(Redis本地支持发布/订阅)，应用程序中的任何短期数据，例如，web应用程序中的会话，网页命中计数等。
  • 支持master-slave (主从) 同步和哨兵模式。

二、Redis淘汰策略

 Redis 提供了几种内存淘汰机制让用户选择:
  • noeviction：当内存超出 最大内存，写入请求会报错，但是删除和读请求可以继续。
  • allkeys-lru：当内存超出 最大内存，在所有的 key 中，移除最少使用的key。
可实现LRU的算法（参考）
 算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
 1. 新数据插入到链表头部；
 2. 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；
 3. 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。
  • allkeys-random：当内存超出 最大内存，在所有的 key 中，随机移除某个 key。
  • volatile-lru：当内存超出 最大内存，在设置了过期时间 key 的字典中，移除最少使用的 key。把 Redis 既当缓存，又做持久化的时候使用这种策略。
  • volatile-random：当内存超出 最大内存，在设置了过期时间 key 的字典中，随机移除某个key。
  • volatile-ttl：当内存超出 最大内存，在设置了过期时间 key 的字典中，优先移除 ttl 小的。
LRU（least recently used）最近最少使用
LFU（least frequently used ）最少经常使用

设置方法

  1. maxmemory-policy属性设置
  • redis.conf配置文件中的maxmemory-policy属性设置，没有配置时默认为no-eviction模式。
  • config set maxmemory-policy <策略>，设置后立即生效，不需重启Redis，但重启就失效
  1. 设置maxmemory
  • 通过redis-cli命令设置：config get maxmemory和 config set maxmemory 100MB;
  • 修改redis配置文件redis.conf: maxmemory 100MB

三、过期策略

Redis采用的是定期删除 + 懒惰删除策略。

定期删除策略 在同一时间出现大面积 key 过期可能导致卡顿，而且在高并发的情况下，可能会导致
缓存雪崩 。

性能问题：
如果删除的 key 是一个非常大的对象，比如一个包含了千万元素的 hash，又或者在使用 FLUSHDB 和 FLUSHALL 删除包含大量键的数据库时，那么删除操作就会导致单线程卡顿。

解决方案：异步
版本：>=4.0
Redis 服务等过期策略和内存淘汰策略解析
jiang0615csdn的博客
04-24 1730
Redis 服务等过期策略和内存淘汰策略解析
Redis过期删除策略和内存淘汰策略
weixin_46290302的博客
01-22 2054
但是由于8个bit能表示的最大整数值有限为255，存储访问频次肯定不够用，所以这8个bit存储的是频次的对数值，并且这个值会随着时间衰减。由于redis的核心处理逻辑是单线程的，如果同一时间有过多的key同时过期就会导致主线程处理过期的key花费太多的时间，从而导致主线程阻塞可能无法执行线上的读写指令。惰性删除的策略是，不会主动删除过期的key，只有当客户端访问该key的时候，redis才从过期字典中获取key的过期时间进行判断，如果过期立即删除。10非常接近真实的LRU，但需要更多的CPU。
redis过期策略&淘汰策略
刘皇叔说Java的博客
05-30 973
假设Redis当前存放30万个key，并且都设置了过期时间，如果你每隔100ms就去检查这全部的key，CPU负载会特别高，最后可能会挂掉。volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的key中，根据过期时间进行淘汰，越早过期的优先被淘汰；放任键过期不管，但是每次从键空间中获取键时，都检查取得的键是否过期， 如果过期的话， 就删除该键;volatile-lfu：4.0版本新增，当内存不足以容纳新写入数据时，在过期的key中，使用LFU算法进行删除key。
Redis 中的过期策略和内存淘汰策略
qq_41893505的博客
03-27 1159
Redis 的（Expiration Policy）决定了，确保内存资源的合理使用。Redis 提供了：只有当客户端访问某个 key 时，Redis 才会检查它是否过期，过期则删除，否则继续保留。GETSETEXISTSnilGET✅ 访问少的过期 key 不会占用 CPU 资源进行扫描，减少 Redis 负担。✅ 适用于对响应时间敏感的业务，因为删除操作分散到用户访问时进行。❌ 过期 key 可能长时间，如果某些 key 过期但长期未访问，它们不会被删除，导致。：Redis 每隔一段时间主动扫描。
简单认识redis - 8 redis淘汰和过期策略
m0_68274160的博客
10-11 694
Redis 的过期和淘汰策略可以帮助有效地管理内存，确保在有限的内存资源下，既能满足数据的存储需求，又能保证系统的正常运行。
Redis的数据过期策略和数据淘汰策略
dayuiicghaid的博客
02-09 1296
（Least Recently Used）：Least（最少的）Recently（最近）
Redis 数据过期策略与Redis 数据淘汰策略详解
一键难忘的博客
04-21 3875
策略类型触发方式是否主动删除是否及时性能消耗定时删除TTL 到期即删除✅ 是✅ 是❌ 高惰性删除访问 key 时触发✅ 是❌ 否✅ 低定期删除定时检查部分 keys✅ 是❌ 否✅ 中等Redis 实际使用的是定期 + 惰性为主，定时为辅的策略组合，以确保在性能与内存释放之间取得平衡。Redis 的数据过期是通过定时删除、惰性删除和定期删除三种方式协同完成，既要保证内存释放，也要兼顾系统性能。当 Redis 达到设置的maxmemory删谁？怎么删？不删会怎样？
Redis过期策略和淘汰策略
m0_60552721的博客
03-25 1542
1 过期删除策略 1.1 定时删除 当对一个key设置了过期时间，当该时间到，立即执行对该key的删除。 优点：定时删除对内存最友好，保证key一旦过期就能立即从内存中删除。 缺点：对CPU最不友好，在过期键比较多的时候，删除过期键会占用一部分CPU时间，对服务器的响应时间和吞吐量造成影响。 1.2 惰性删除 当一个key被设置过期时间后，当key的过期时间到了，并不会立即从内存中删除；在我们使用该key时，先检查其是否过期，过期则将其从内存中删除。 优点：对CPU友好、只在使用的时候才会进行
redis 过期和淘汰策略
C18298182575的博客
07-15 474
maxmemory-samples 5 # 每次检查的 key 数量。：Redis 定期随机抽取部分设置了过期时间的 key 进行检查。：可能存在已过期但未被删除的 key（直到被访问或定期删除触发）：从设置了过期时间的 key 中使用 LRU 算法淘汰。：从设置了过期时间的 key 中使用 LFU 算法淘汰。：优先淘汰剩余生存时间 (TTL) 较短的 key。：从所有 key 中使用 LRU 算法淘汰。：从所有 key 中使用 LFU 算法淘汰。：从设置了过期时间的 key 中随机淘汰。
【进阶篇】2.7 Redis 过期和淘汰策略详解
日拱一卒无有尽，功不唐捐终入海
07-15 1233
当涉及Redis中的过期和淘汰策略时，有很多值得探讨的内容。以下是一个关于Redis过期和淘汰策略的详细解释，希望对你有所帮助。
Redis的过期策略和内存淘汰机制
良月柒
05-28 1322
Redis的过期策略和内存淘汰机制是保障其高性能和稳定性的关键。正确设置过期策略和内存淘汰机制，能够有效管理内存，防止内存溢出，确保系统在高负载下依然能稳定运行。
【Redis教程0x08】详解Redis过期删除策略&内存淘汰策略
weixin_70757494的博客
03-28 3595
Redis 使用的过期删除策略是「惰性删除+定期删除」，删除的对象是已过期的 key。
Redis高级篇-缓存过期淘汰策略详细教程及分析
qq_39126115的博客
09-21 1206
Redis系列还有两篇就结束了，后面还会开始新的系列，也是理论结合实际的文章，希望以此增加自己的技术能力，写博客我除了提升自己以外，其他结果也没有那么注重了。希望看到文章的人不虚此行，仅此而已了。然后在此写下博客以后，多年后回顾这段幼稚的文字描述估计也是很有趣的。
MySQL和MSSQL下，text 、ntext、 image、blob的比较
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12-02 7291
1、MySQL存在text和blob:（1）相同在TEXT或BLOB列的存储或检索过程中，不存在大小写转换,当未运行在严格模式时，如果你为BLOB或TEXT列分配一个超过该列类型的最大长度的值值，值被截取以保证适合。如果截掉的字符不是空格，将会产生一条警告。使用严格SQL模式，会产生错误，并且值将被拒绝而不是截取并给出警告.BLOB和TEXT列不能有 默认值.当保存或检索BLO
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1、两个表之间导数据(将table1的数据导到table2中)MSSQL:select * into table2 from table1 insert into table2 select * from table1 MySQL:create table table2 select * from table1 insert into table2 select * fro
Spring 框架下 Redis 会话存储应用实践
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本文介绍了使用Redis作为Spring Boot应用会话存储的解决方案。文章首先分析了传统服务器内存会话的局限性，包括单机限制、内存压力和分布式一致性问题。接着阐述了Redis作为会话存储的优势，如高性能内存访问、分布式支持和自动过期机制。通过Spring Boot集成示例，详细说明了配置步骤和会话操作方法，并提供了高并发优化策略，如连接池调优和本地缓存结合Redis。最后以购物车案例展示了Redis会话存储的实际应用，并总结了Redis会话存储在分布式共享、高并发支持和安全性方面的优势。
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本文介绍了一个基于Docker的企业级ELK+Redis日志收集与分析系统部署方案。方案采用Docker Compose编排，包含Elasticsearch集群(3节点)、Logstash集群(2节点)、Kibana(2节点)和Redis主从复制(2节点)架构，并集成Prometheus、Grafana等监控工具。部署内容包括：1) 详细的环境准备和目录结构；2) Docker Compose编排文件；3) 各组件配置文件模板；4) 初始化、启动、健康检查等运维脚本；5) 监控告警配置；6) 备份恢复策略。
redis过期策略和淘汰策略
06-20
### Redis 的过期策略和淘汰策略 #### 过期策略 Redis 的过期策略主要用于处理设置了生存时间（TTL）的键。当一个键被设置为在某个时间点后自动删除时，Redis 并不会立即删除该键，而是采用惰性删除和定期删除两种机制来管理这些过期键。 - **惰性删除**：只有当客户端尝试访问一个键时，Redis 才会检查该键是否已过期。如果已过期，则删除该键[^1]。 - **定期删除**：Redis 会在后台周期性地检查数据库中是否存在过期键，并主动删除它们。这种机制可以减少内存占用，但也会增加 CPU 负载。定期删除的频率和每次删除的键数量由 Redis 配置决定[^1]。 #### 淘汰策略 Redis 的淘汰策略用于解决内存不足的问题。当 Redis 内存达到最大限制时，它会根据配置的淘汰策略选择一些键进行删除，以释放内存空间。常见的淘汰策略包括： - **LRU (Least Recently Used)**：删除最近最少使用的键。此策略假设最近未使用的键在未来也不太可能被使用[^2]。 - **LFU (Least Frequently Used)**：删除最不常使用的键。此策略基于访问频率，认为访问频率低的键在未来也不太可能被频繁使用[^3]。 - **TTL (Time To Live)**：删除剩余生存时间最短的键。此策略适用于那些设置了较短生存时间的键[^4]。 - **Random**：随机删除键。此策略简单粗暴，但可能导致重要数据被删除[^5]。 #### 使用场景 不同的淘汰策略适用于不同的使用场景： - **LRU**：适合缓存场景，尤其是当数据访问模式具有明显的局部性时，例如网页缓存、API 响应缓存等[^2]。 - **LFU**：适合需要长期保存某些数据的场景，例如分布式系统中的元数据存储，其中某些数据可能长时间未被访问但仍然重要[^3]。 - **TTL**：适合短期任务或临时数据存储，例如会话管理、验证码存储等[^4]。 - **Random**：适合对数据丢失敏感度较低的场景，例如日志存储、统计分析等[^5]。 #### 示例代码 以下是一个简单的 Redis 配置示例，展示如何设置淘汰策略： ```bash # 设置 Redis 的最大内存限制 maxmemory 100mb # 设置淘汰策略为 LRU maxmemory-policy allkeys-lru ``` #### 注意事项 - 在生产环境中，建议根据实际需求选择合适的淘汰策略，并监控 Redis 的内存使用情况。 - 对于关键数据，避免使用容易被淘汰的策略，如 Random 或 TTL。
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