redis 置换策略

最新推荐文章于 2025-06-27 23:14:22 发布
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本文详细介绍了Redis中六种不同的内存淘汰策略，包括noeviction、allkeys-lru、volatile-lru、allkeys-random、volatile-random及volatile-ttl。这些策略帮助用户根据不同场景合理配置Redis以实现高效的数据缓存管理。

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

  • noeviction: 不进行置换，表示即使内存达到上限也不进行置换，所有能引起内存增加的命令都会返回error
  • allkeys-lru: 优先删除掉最近最不经常使用的key，用以保存新数据
  • volatile-lru: 只从设置失效（expire set）的key中选择最近最不经常使用的key进行删除，用以保存新数据
  • allkeys-random: 随机从all-keys中选择一些key进行删除，用以保存新数据
  • volatile-random: 只从设置失效（expire set）的key中，选择一些key进行删除，用以保存新数据
  • volatile-ttl: 只从设置失效（expire set）的key中，选出存活时间（TTL）最短的key进行删除，用以保存新数据
可以参考官方文档：http://redis.io/topics/lru-cache
token的常用业务处理:生成/保存/置换/读取/获取登录状态
yiXin_Chen的博客
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package cn.itrip.service.token; import cn.itrip.beans.pojo.ItripUser; import cn.itrip.beans.vo.token.Token; import cn.itrip.util.MD5; import cn.itrip.util.RedisUtil; import cn.itrip.util.UserAgentUtil; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import org.s.
存储管理——置换策略
木木的笔记
12-27 1908
无论是否对内存进行扩容，如果面对这样的情况：需访问的数据或程序不在内存时，怎么将塞的满满当当的内存做出适当的调整，使新的程序装入内存，即内存的置换策略。下面将学习的几个置换策略重新描述一下。1. FIFO算法 将先进入内存的程序块，对于以后来说，可能是最先淘汰的。基于这个想法，采用先进先出的策略来做替换。 这个方法并没有考虑局部性原理，只考虑了程序的顺序执行。因而相对于后面的几个策略显得不
Redis之最大内存置换策略
yanzi的博客
09-08 521
0.前言Redis默认最大内存大小是应用程序可访问的内存大小, 32位windows下是2GB, linux下是3GB. 64位下可以访问的内存为2^64字节, Redis提供了maxmemory字段来限制使用的最大内存. 既然提供了最大内存限制, 那么当我们程序达到最大值时, Redis使用了多种策略进行置换.Redis建议最大内存设置为物理内存的一半。1.Redis置换策略字段maxmemory
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06-27 734
Redis 的内存淘汰策略用于当内存使用达到预设上限（maxmemory）时，决定哪些数据需要被删除以释放内存。合理选择淘汰策略可以平衡内存利用率和业务需求（如缓存命中率、数据持久化等）。
redis换出策略
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sss
替换表单中的键值对_缓存篇（01）替换策略：缓存满了怎么办？
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Redis 缓存使用内存来保存数据，避免业务应用从后端数据库中读取数据，可以提升应用的响应速度。那么，如果我们把所有要访问的数据都放入缓存，是不是一个很好的设计选择呢？其实，这样做的性价比反而不高。举个例子吧。MySQL 中有 1TB 的数据，如果我们使用 Redis 把这 1TB 的数据都缓存起来，虽然应用都能在内存中访问数据了，但是，这样配置并不合理，因为性价比很低。一方面，1TB 内存的价格...
Redis（十九）缓存过期淘汰策略
爱喝星冰乐的博客
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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 1130
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。
聊聊Redis中缓存淘汰算法的实现
禅与计算机程序设计的艺术
07-02 708
的核心实现，可以看到其内部会检查当前使用的内存并查看是否超过最大内存上限，如果超过了则根据策略定位数据，则进入循环每次淘汰一批元素直到内存空间充裕为止，以笔者为例配置的是。通过上文的解析我们了解redis缓存淘汰算法的基本设计思路，我们不妨通过源码的方式加以印证，当调用set等指令添加新的键值对的时候，redis就会给这个键值对的。因为近期收到很多读者的私信，所以也专门创建了一个交流群，感兴趣的读者可以通过上方的公众号获取笔者的联系方式完成好友添加，点击备注。
Redis核心知识点深度剖析：原理、机制与应用
禅与计算机程序设计的艺术
12-14 1749
C语言的字符串用\0收尾，在redis的使用场景下，很可能因为这个结束符导致数据被截断。C语言字符串获取长度需要进行遍历，即O(n)级别的时间复杂度。C语言进行字符串拼接总是需要预先做好分配，否则很容易出现缓冲区溢出的问题。对于不断扩大的字符串还需要反复创建新的字符数组解决问题。用于表示地理坐标信息，从而实现经纬度数据检索，它主要支持的命令有：Redis 的 GEO 模块提供了一系列用于处理地理位置数据的命令。
Redis的过期策略以及内存淘汰机制
Felix
02-21 8472
我们知道，redis中缓存的数据是有过期时间的，当缓存数据失效时，redis会删除过期数据以节省内存，那redis是怎样删除过期数据的？删除过期数据的策略是什么？这就是我们今天要讨论的第一个问题：Redis过期策略。 redis为什么这么快，原因之一就是Redis操作都是基于内存的，既然是基于内存的，而内存的大小是有限的，当内存不足或占用过高时，怎么办？这就是我们今天要讨论的第二个问题：Redi...
redis 设置最大内存上限对置换策略的解读
一名数据库爱好者的专栏
05-08 711
redis 实际使用内存快达到 maxmemory 时，需要删除一些数据。 redis的置换策略一共有6种： 1、默认为 noeviction ：redis数据库达到最大内存时会不进行置换key，但是会返回给客户端一个错误信息 2、volatile-lru:对生存周期内很少有使用key进行置换 3、volatile-random：对生存周期中的key进行随机置换 4、volatile-ttl：...
【操作系统】 置换策略模拟实现
David_Jett
12-30 1058
【实现目标】      实现OPT,LRU,FIFO,CLOCK置换策略，并计算缺页次数和缺页率。 【算法分析】     1.OPT策略——最佳策略                        即根据将来的结果选择替换的页，但实际是不可能实现的，因为未来是无法预知的。但是可以作为性能分析的参照。     2.LRU策略——最近最少使用                    
Redis的三大策略
qq_23410909的博客
05-29 4508
持久化策略(内存到磁盘上)：RDB(全部选中的数据进行全量备份)、AOF日志记录修改指令(增量备份针对上一次选中的数据)两种方案 内存淘汰策略：noeviction--默认策略，不删除数据 allkeys-lru--所有key中，删除最近最少使用的数据 volatile-lru--设置过期时间的所有key中，选取最近最少使用的数据删除 volatile-random--在所有key中，...
redis替换字符串命令
qq_18153681的博客
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redis替换字符串命令
301-读取策略，放置策略和置换策略
LINZEYU666的博客
04-28 1247
操作系统软件 操作系统的内存管理设计取决于三个基本方面的选择： 1、是否使用虚拟内存技术 2、使用分页还是分段，或者是二者的组合 3、为各种存储管理特征采用的算法 前面两个方面中的选择取决于使用的硬件平台。 因此，早期的Unix实现中没有提供虚拟内存，是由于该系统运行的处理器不支持分页或分段。如果没有对地址转换和其他基本功能的硬件支持，则这些技术都是不能达到实用的。 对前面两个方面还有两个附加的说明：首先，除了一些老式个人计算机上的操作系统（如MS-DOS）和特殊的系统外，所有重要的操作系统都提供了虚拟内存
Redis | 缓存淘汰策略
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Redis 可以认为是一个内存数据库，通过 Maxmemory 指令配置 Redis 的最大可用内存。 maxmemory 100mb 设置 maxmemory 为 0，则表示无限制（这是64位系统的默认行为，而32位系统使用3GB内隐记忆极限） 当内存使用达到 maxmemory 极限时，Redis 该如何响应？ Redis 提供了以下六种策略： noeviction：返回错误 allkeys-lru：尝试回收最少使用的数据（LRU） volatile-lru：尝试回收最少使用的数据（LRU），但
叙述clock置换算法
03-29
<think>嗯，我现在需要理解Clock置换算法的工作原理，特别是在数据缓存淘汰机制中的应用。首先，我听说过页面置换算法，比如FIFO、LRU，但Clock算法好像有点不同。可能它是某种改进版或者结合了其他算法的特点？ 我记得在操作系统中，当物理内存不足时，系统需要选择哪些页面被换出到磁盘，以腾出空间给新的页面。Clock算法应该属于这类页面置换算法。用户提到的引用中，有一个关于VAX/VMS使用FIFO，但可能Clock是另一种方法。 首先，Clock算法可能有另一个名字，比如第二次机会算法。是不是这样？因为“时钟”可能是指它的循环结构，像时钟的指针一样遍历页面。那它的工作原理可能涉及循环链表或者类似的结构，检查每个页面的使用情况。 然后，每个页面可能有一个引用位（reference bit），用来标记该页面是否被访问过。当需要置换页面时，算法会扫描页面，检查引用位。如果是0，就选择该页面替换；如果是1，则将其置为0，并继续扫描下一个。这个过程类似于给页面第二次机会，避免立即替换掉刚刚被访问过的页面。 那具体步骤是怎样的呢？比如，维护一个循环链表，指针开始移动，检查每个页面的引用位。如果遇到引用位为0的页面，就替换它；如果为1，就清零并跳过。这样循环直到找到可替换的页面。这可能比FIFO更高效，因为考虑了页面的使用情况，但实现起来又不像LRU那样需要精确的时间戳，节省了开销。 用户提供的引用中，有一个关于redisObject的代码，其中提到了lru属性，可能与LRU相关。但Clock算法是否和LRU有关联呢？或者它更接近FIFO但有使用位的参与？ 另外，引用[2]提到页面置换算法的评估指标，比如命中率和复杂度。Clock算法可能在实现复杂度和性能之间取得平衡，因为它不需要像LRU那样维护精确的访问顺序，而是用引用位来近似，这可能更适合实际系统。 那么，具体来说，当系统需要替换页面时，Clock算法的工作流程是：维护一个环形链表，指针循环移动。检查当前指针指向的页面的引用位。如果该位是0，则替换该页面；如果该位是1，则将其置为0，指针移动到下一个页面，重复这个过程直到找到可替换的页面。这种机制结合了FIFO的顺序和页面的访问情况，避免频繁使用的页面被立即换出。 可能的变体是改进的Clock算法，比如考虑修改位（dirty bit），这样优先替换未被修改的页面，因为修改过的页面需要写回磁盘，增加开销。不过用户的问题可能集中在基础版本。 总结一下，Clock置换算法通过循环检查页面的引用位，给予被访问过的页面第二次机会，从而在实现复杂度和性能之间取得平衡。它比FIFO更有效，比LRU更简单，适合实际系统中的应用。</think>### Clock置换算法工作原理详解 #### 核心机制 Clock置换算法是一种基于**页面引用位（使用位）**的近似LRU算法，通过循环扫描页面队列实现高效淘汰。其核心结构为**环形链表**，形似时钟指针循环移动，因此得名。 #### 算法步骤 1. **环形队列构建** 所有缓存页面按加载顺序构成环形链表，维护一个指针指向当前扫描位置。 2. **扫描与判定规则** - 当需要置换页面时，指针开始顺时针移动 - 检查当前页面的引用位： - **引用位=0** → 直接淘汰该页面，新页面插入此处 - **引用位=1** → 将引用位置0，继续扫描下一页面 - 重复直到找到可置换页面 $$ \text{命中率} = 1 - \frac{\text{页面置换次数}}{\text{总访问次数}} $$ 该公式常用于评估置换算法性能[^2]。 #### 优势特性 1. **硬件支持简化**：仅需1个引用位寄存器，比精确LRU节省资源[^3] 2. **性能平衡**：时间复杂度$O(n)$优于LRU的$O(n \log n)$ 3. **避免抖动**：通过二次机会机制保留活跃页面 #### 改进变体 1. **改进型Clock算法** 增加修改位（dirty bit）判断，优先淘汰未修改页面以减少磁盘回写开销： ``` (引用位, 修改位) 组合判断： (0,0) → 立即淘汰 (0,1) → 标记待淘汰，继续扫描 (1,*) → 跳过并置0 ``` #### Redis中的应用示例 Redis对象系统的`lru`字段记录最近访问时间，采用类似Clock的周期性扫描策略进行内存回收： ```c robj *createObject(int type, void *ptr) { robj *o = zmalloc(sizeof(*o)); o->lru = LRU_CLOCK(); // 记录当前时钟周期 return o; } ``` 该实现通过时钟周期比较确定冷数据[^3]。
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