Redis的淘汰机制

Redis提供了下面几种淘汰策略供用户选择,其中默认的策略为noeviction策略:

· noeviction:当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。
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· allkeys-lru:在主键空间中,优先移除最近未使用的key。

· volatile-lru:在设置了过期时间的键空间中,优先移除最近未使用的key。

· allkeys-random:在主键空间中,随机移除某个key。

· volatile-random:在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。

· volatile-ttl:在设置了过期时间的键空间中,具有更早过期时间的key优先移除。
在这里插入图片描述

### Redis Key 生存时间和淘汰机制 #### 设置键的过期时间 Redis 提供多种方式来设定键的有效期限。通过 `EXPIRE` 或者在创建键的时候使用带有有效时间参数的命令,可以为键设置生存时间。例如: ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # Set a key with an expiration time (in seconds) r.setex('my_key', 60, 'value') # Sets my_key to expire after 60 seconds. ``` 当一个键被设置了过期时间之后,一旦到达这个时间点,该键就会自动消失[^1]。 #### 淘汰策略 随着存储的数据量增加,可能会遇到内存不足的情况。此时就需要采用一定的淘汰政策来释放空间。Redis 支持几种不同的淘汰策略,可以通过配置文件中的 `maxmemory-policy` 参数来进行选择。常见的有如下几种: - **volatile-lru**: 使用LRU算法移除具有有效期且最近最少使用的键。 - **allkeys-lru**: 不考虑是否有有效期,直接按照 LRU 移除非活跃最久未使用的键。 - **volatile-random**: 随机删除即将到期的键。 - **allkeys-random**: 完全随机地删除任意键。 - **volatile-ttl**: 删除那些剩余存活时间较短的键。 - **no-eviction**(默认): 当达到最大内存限制时不主动驱逐任何数据项;如果尝试写入新数据,则返回错误给客户端[^2]。 这些策略允许管理员根据实际应用场景灵活调整如何管理有限资源下的缓存命中率和服务质量。 #### 解决缓存问题的方法 对于可能出现的各种缓存难题,比如冷启动、雪崩效应等问题,有一些通用的技术手段可以帮助缓解这些问题的影响: - 实施合理的预热计划,在应用上线前预先加载一部分热点数据到缓存里去; - 对于重要业务逻辑所依赖的关键路径上的查询结果实施持久化保存,并定期更新其副本; - 利用分布式锁控制并发读取同一份缓存内容的操作次数,防止瞬间大量请求涌入造成服务器压力过大; - 设定合适的超时重试机制应对临时性的网络波动或节点故障带来的影响; - 结合异步任务队列处理耗时较长的任务,减少对实时响应的要求。 此外,还可以利用 Lua 脚本来批量操作多个 keys ,尽管这并不适用于跨 Keys 的原子性事务[^3]。
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