浅谈Redis中的内存淘汰策略和过期键删除策略

redis是我们现在最常用的一个工具,帮助我们建设系统的高可用,高性能。 而且我们都知道redis是一个完全基于内存的工具,这也是redis速度快的一个原因,当我们往redis中不断缓存数据的时候,其内存总有满的时候(而且内存是很贵的东西,尽量省着点用),所以尽可能把有用的数据,或者使用频繁的数据缓存在redis中,物尽其用。

那么如果正在使用的redis内存用完了,我们应该怎么取舍redis中已存在的数据和即将要存入的数据呢,我们要怎么处理呢?

redis官方提供了8种不同的淘汰策略

redis.conf 是个好东西,几乎redis的所有配置都可以在这里找到,根据conf中的说明也就能操作了

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我们看下redis.conf中关于8中淘汰策略的说明(本文使用redis版本是4.0.9)

volatile-lru -> Evict using approximated LRU among the keys with an expire set.
allkeys-lru -> Evict any key using approximated LRU.
volatile-lfu -> Evict using approximated LFU among the keys with an expire set.
allkeys-lfu -> Evict any key using approximated LFU.
volatile-random -> Remove a random key among the ones with an expire set.
allkeys-random -> Remove a random key, any key.
volatile-ttl -> Remove the key with the nearest expire time (minor TTL)
noeviction -> Don't evict anything, just return an error on write operations.

# LRU means Least Recently Used(最近最少使用的,时间)
# LFU means Least Frequently Used(最不经常使用的,次数)
# The default is:
maxmemory-policy noeviction

上文是从redis.conf中摘出来关于淘汰策略的8种配置以及设置说明,其中maxmemory-policy noeviction 代表了淘汰策略默认的是noeviction,我们可以根据自己的业务需求修改合适的策略。

英文看不懂的看下面的中文

8种淘汰策略
  • volatile-lru:在设置过期时间的数据中淘汰最少使用的数据。
  • allkeys-lru:在所有的数据中淘汰最少使用的数据。
  • volatile-lfu:在设置过期时间的数据中淘汰使用频率最低的数据。
  • allkeys-lfu:在所有的数据中淘汰使用使用频率最低的数据。
  • volatile-random:在设置过期时间的数据中淘汰任意随机数据。
  • allkeys-random:在所有的数据中随机淘汰数据。
  • volatile-ttl:在设置过期时间的数据中淘汰最早过期的数据。
  • noeviction:默认策略,不淘汰数据,新增或者修改数据会抛异常,但是读操作正常进行,不受影响

上面是内存不足的淘汰策略,还有一种是过期键的删除策略,两者是不同,不要搞混了

过期键的删除策略
  • 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

  • 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。

  • 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据,其中,
key是指向键空间中的某个键的指针,
value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。
键空间是指该Redis集群中保存的所有键。
总结

Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据;过期策略用于处理过期的缓存数据。

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