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  • 下面小编就为大家带来一篇浅谈redis的maxmemory设置以及淘汰策略。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • 下面小编就为大家带来一篇关于redis Key淘汰策略的实现方法。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • Redis会删除过期键以释放空间,过期键的删除策略有两种: 惰性删除: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;如果没有过期,就返回该键。 定期删除:每隔一段时间,程序就对...
  • 我们知道Redis是分布式内存数据库,基于内存运行,可是有没有想过比较好的服务器内存也不过几百G,能存多少数据呢,当内存占用满了之后该怎么办...不要怕,本篇我们一起来看一下Redis的内存淘汰策略是如何释放内存的。

    我们知道Redis是分布式内存数据库,基于内存运行,可是有没有想过比较好的服务器内存也不过几百G,能存多少数据呢,当内存占用满了之后该怎么办呢?Redis的内存是否可以设置限制? 过期的key是怎么从内存中删除的?不要怕,本篇我们一起来看一下Redis的内存淘汰策略是如何释放内存的,以及过期的key是如何从内存中删除的。


    目录

    介绍

    内存淘汰策略

    LRU算法

    LFU算法

    ​过期删除策略

    AOF和RDB的过期删除策略


    Redis6系列文章

    Redis系列(一)、CentOS7下安装Redis6.0.3稳定版

    Redis系列(二)、数据类型之字符串String 

    Redis系列(三)、数据类型之哈希Hash

    Redis系列(四)、数据类型之列表List

    Redis系列(五)、数据类型之无序集合Set

    Redis系列(六)、数据类型之有序集合ZSet(sorted_set)

    Redis系列(七)、常用key命令

    Redis系列(八)、常用服务器命令 

    Redis系列(九)、Redis的“事务”及Lua脚本操作

    Redis系列(十)、详解Redis持久化方式AOF、RDB以及混合持久化

    Redis系列(十一)、Redis6新特性之ACL安全策略(用户权限管理)

    Redis系列(十二)、Redis6集群搭建及原理(主从、哨兵、集群)

    Redis系列(十三)、pub/sub发布与订阅(对比List和Kafka)

    Redis系列(十四)、Redis6新特性之RESP3与客户端缓存(Client side caching)

    Redis系列(十五)、Redis6新特性之集群代理(Cluster Proxy)

    Redis系列(十六)、Redis6新特性之IO多线程

    介绍

    开篇提到Redis是基于内存的数据库,当内存满了的时候会发生什么呢?Redis的内存是否可以设置限制? 过期的key是怎么从内存中删除的?

    其实在Redis中是可以设置内存最大限制的,因此我们不用担心Redis占满机器的内存影响其他服务,这个参数maxmemory是可以配置的:

    #配置文件
    maxmemory <bytes>
    下面的写法均合法:
    maxmemory 1024000
    maxmemory 1GB
    maxmemory 1G
    maxmemory 1024KB
    maxmemory 1024K
    maxmemory 1024MB
    ...
    
    #命令行
    127.0.0.1:6379> config get maxmemory
    1) "maxmemory"
    2) "0"
    127.0.0.1:6379> config set maxmemory 1GB
    OK
    127.0.0.1:6379> config get maxmemory
    1) "maxmemory"
    2) "1073741824"

    maxmemory参数默认值为0。因32位系统支持的最大内存为4GB,所以在32位系统上Redis的默认最大内存限制为3GB;在64位系统上默认Redis最大内存即为物理机的可用内存;

    内存淘汰策略

    Redis中共有下面八种内存淘汰策略

    • volatile-lru:设置了过期时间的key使用LRU算法淘汰;
    • allkeys-lru:所有key使用LRU算法淘汰;
    • volatile-lfu:设置了过期时间的key使用LFU算法淘汰;
    • allkeys-lfu:所有key使用LFU算法淘汰;
    • volatile-random:设置了过期时间的key使用随机淘汰;
    • allkeys-random:所有key使用随机淘汰;
    • volatile-ttl:设置了过期时间的key根据过期时间淘汰,越早过期越早淘汰;
    • noeviction:默认策略,当内存达到设置的最大值时,所有申请内存的操作都会报错(如set,lpush等),只读操作如get命令可以正常执行;

    LRU、LFU和volatile-ttl都是近似随机算法;

    使用下面的参数maxmemory-policy配置淘汰策略:

    #配置文件
    maxmemory-policy noeviction
    
    #命令行
    127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
    1) "maxmemory-policy"
    2) "noeviction"
    127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-random
    OK
    127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
    1) "maxmemory-policy"
    2) "allkeys-random"

    在缓存的内存淘汰策略中有FIFO、LRU、LFU三种,其中LRU和LFU是Redis在使用的。

    FIFO是最简单的淘汰策略,遵循着先进先出的原则,这里简单提一下:

    LRU算法

    LRU(Least Recently Used)表示最近最少使用,该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”。

    LRU算法的常见实现方式为链表:

    新数据放在链表头部 ,链表中的数据被访问就移动到链头,链表满的时候从链表尾部移出数据。

    而在Redis中使用的是近似LRU算法,为什么说是近似呢?Redis中是随机采样5个(可以修改参数maxmemory-samples配置)key,然后从中选择访问时间最早的key进行淘汰,因此当采样key的数量与Redis库中key的数量越接近,淘汰的规则就越接近LRU算法。但官方推荐5个就足够了,最多不超过10个,越大就越消耗CPU的资源。

    但在LRU算法下,如果一个热点数据最近很少访问,而非热点数据近期访问了,就会误把热点数据淘汰而留下了非热点数据,因此在Redis4.x中新增了LFU算法。

    在LRU算法下,Redis会为每个key新增一个3字节的内存空间用于存储key的访问时间;

    LFU算法

    LFU(Least Frequently Used)表示最不经常使用,它是根据数据的历史访问频率来淘汰数据,其核心思想是“如果数据过去被访问多次,那么将来被访问的频率也更高”。

    LFU算法反映了一个key的热度情况,不会因LRU算法的偶尔一次被访问被误认为是热点数据。

    LFU算法的常见实现方式为链表:

    新数据放在链表尾部 ,链表中的数据按照被访问次数降序排列,访问次数相同的按最近访问时间降序排列,链表满的时候从链表尾部移出数据。


    过期删除策略

    前面介绍的LRU和LFU算法都是在Redis内存占用满的情况下的淘汰策略,那么当内存没占满时在Redis中过期的key是如何从内存中删除以达到优化内存占用的呢? 

    官网:https://redis.io/commands/expire#expire-accuracy 

    在Redis中过期的key不会立刻从内存中删除,而是会同时以下面两种策略进行删除:

    • 惰性删除:当key被访问时检查该key的过期时间,若已过期则删除;已过期未被访问的数据仍保持在内存中,消耗内存资源;
    • 定期删除:每隔一段时间,随机检查设置了过期的key并删除已过期的key;维护定时器消耗CPU资源;

    Redis每10秒进行一次过期扫描:

    1. 随机取20个设置了过期策略的key;
    2. 检查20个key中过期时间中已过期的key并删除;
    3. 如果有超过25%的key已过期则重复第一步;

    这种循环随机操作会持续到过期key可能仅占全部key的25%以下时,并且为了保证不会出现循环过多的情况,默认扫描时间不会超过25ms;

    AOF和RDB的过期删除策略

    前面介绍了Redis的持久化策略RDB和AOF,当Redis中的key已过期未删除时,如果进行RDB和AOF的持久化操作时候会怎么操作呢?

    • 在RDB持久化模式中我们可以使用savebgsave命令进行数据持久化操作
    • 在AOF持久化模式中使用rewriteaofbgrewriteaof命令进行持久化操作

    这四个命令都不会将过期key持久化到RDB文件或AOF文件中,可以保证重启服务时不会将过期key载入Redis。

    为了保证一致性,在AOF持久化模式中,当key过期时候,会同时发送DEL命令给AOF文件和所有节点;

    从节点不会主动的删除过期key除非它升级为主节点或收到主节点发来的DEL命令;

     

    希望本文对你有帮助,请点个赞鼓励一下作者吧~ 谢谢!

     

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  • 本文大概讲一下redis六种淘汰策略 一、六种淘汰策略 1.noeviction(默认策略):对于写请求不再提供服务,直接返回错误(DEL请求和部分特殊请求除外) 2.allkeys-lru:从所有key中使用LRU算法进行淘汰 3.volatile-...

    本文大概讲一下redis六种淘汰策略

    一、六种淘汰策略

    1.noeviction(默认策略):对于写请求不再提供服务,直接返回错误(DEL请求和部分特殊请求除外)

    2.allkeys-lru:从所有key中使用LRU算法进行淘汰

    3.volatile-lru:从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰

    4.allkeys-random:从所有key中随机淘汰数据

    5.volatile-random:从设置了过期时间的key中随机淘汰

    6.volatile-ttl:在设置了过期时间的key中,淘汰过期时间剩余最短的

    当使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl这三种策略时,如果没有key可以被淘汰,则和noeviction一样返回错误

    二、如何获取及设置内存淘汰策略

    1、获取当前内存淘汰策略:

    127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

    可以看到当前使用的默认的noeviction策略

    2、获取Redis能使用的最大内存大小

    127.0.0.1:6379> config get maxmemory

    如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0,在64位操作系统下不限制内存大小,在32位操作系统下最多使用3GB内存。32 位的机器最大只支持 4GB 的内存,而系统本身就需要一定的内存资源来支持运行,所以 32 位机器限制最大 3 GB 的可用内存

    3、设置淘汰策略

    通过配置文件设置淘汰策略(修改redis.conf文件):

    maxmemory-policy allkeys-lru

    通过命令修改淘汰策略:

    127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru

    4、设置Redis最大占用内存大小

    #设置Redis最大占用内存大小为100M
    127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb

    纯手敲原创不易,如果觉得对你有帮助,可以打赏支持一下,哈哈,感谢~

               

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  • Redis之key的淘汰策略

    2021-09-26 20:13:58
    Redis中有一些Key到期了,需要一些策略来处理这些过期的key, 设置到期时间的key会放入一个单独的字典中,以后会定时遍历这个这个字典来删除到期的key,除了定时遍历以外,还会使用惰性策略来删除过期的key,当客户端...

    Redis中有一些Key到期了,需要一些策略来处理这些过期的key, 设置到期时间的key会放入一个单独的字典中,以后会定时遍历这个这个字典来删除到期的key,除了定时遍历以外,还会使用惰性策略来删除过期的key,当客户端访问这个的key时候会检查到期时间,到期了就立即删除。而定时删除是集中式处理。

    一 Redis定时扫描策略

    Redis是单线程,如果某一段时间过期的key很多,删除的时候会不会出现卡顿情况。Redis有一个定时扫描策略:

    #1 Redis默认1秒扫描10次有到期时间的字典,即差不多100ms扫描一次

    #2从过期字典中随机选择20个key进行扫描,将已经过期的key删除掉

    #3 统计这一批20个key中的删除比例,如果有25%的key需要删除,则再进行一轮,即重复步骤2

    #4 同时,为了保证过期扫描不会出现循环过度,导致线程卡死现象,算法还增加了扫描时间的上限,默认扫描不会超过 25ms。

    所以当客户端请求到来的时候,如果服务器正好在进行过期扫描,客户端的请求将会等待至少25毫秒才会处理,如果客户端连接设置的比较短有可能因为超时而关闭。所以如果有大批量的key需要过期,一定要设置随机到期时间,不适合在同一时间全部过期,分散处理过期范围。

    二 从库的过期策略

    2.1 从库不会主动删除过期的key

    从库不会主动过期,既不会主动扫描过期。当主库的key到期的时候,会在AOF文件中增加一条del指令来删除过期的key。因为del指令是异步执行的,所以主库过期的key的del指令没有及时同步到从库的话,会出现从库数据不一致的情况。

    2.2 主从数据同步,存在数据不一致的情况的解决方案

    第一:如果业务允许段时间内主从不一致,则可以使用这样的方式

    第二:如果确实不允许主从数据不一致,则该请求强行读主库

    三 内存不足的时候key的淘汰策略

    当Redis内存超过物理内存限制的时候,内存的数据开始和磁盘产生频繁的交换,这会使得Redis的性能急剧下降,生产环境一般是不允许这样的情况存在。为了限制最大使用内存,Redis提供了配置参数maxmemory来限制内存超出期望的大小。当实际使用内存超出maxmemory的时候,Redis提供了几种可以选择的策略,让用户自己来选择如何腾出新的空间以继续提供服务。

    3.1 noeviction

    不会继续服务写请求(del请求除外),读请求可以继续执行

    3.2 volatile-lru

    当内存不够的时候,对于最近很少使用的设置了过期时间的key进行淘汰

    3.3 volatile-ttl

    当内存不足的时候,对于设置了过期时间的key,剩余存活时间越短的key越先被淘汰

    3.4 volatile-random

    当内存不足的时候,从设置了到期时间的key中随机选择一部分key进行淘汰

    3.5 allkeys-lru

    当内存不足的时候,从所有的key中选择最近很少使用的进行淘汰

    3.6 allkeys-random

    当内存不足的时候,从所有的key中随机选择进行淘汰

    我们知道key过期处理方式有2种: 集中删除和惰性删除。LRU淘汰不一样吗,只有惰性删除,当Redis执行写操作的时候,发现内存不够,超过了maxmemory,就会执行一次LRU淘汰算法,随机采样出5个(maxmemory_samples配置)个key,如果淘汰后内存还是超出maxmemory,则继续淘汰5个,直到低于maxmemory为止。

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  • Redis的内存淘汰策略

    千次阅读 2019-09-07 21:18:31
    设置使用这两种淘汰策略跟前面讲的一样,不过要注意的一点是这两周策略只能在Redis4.0及以上设置,如果在Redis4.0以下设置会报错 问题 最后留一个小问题,可能有的人注意到了,我在文中并没有解释为什么Redis...

    Redis占用内存大小

    我们知道Redis是基于内存的key-value数据库,因为系统的内存大小有限,所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。

    1、通过配置文件配置

    通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小

    //设置Redis最大占用内存大小为100M
    maxmemory 100mb
    

    redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的redis.conf文件,启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置文件的

    2、通过命令修改

    Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小

    //设置Redis最大占用内存大小为100M
    127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb
    //获取设置的Redis能使用的最大内存大小
    127.0.0.1:6379> config get maxmemory
    

    如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0,在64位操作系统下不限制内存大小,在32位操作系统下最多使用3GB内存

    Redis的内存淘汰

    既然可以设置Redis最大占用内存大小,那么配置的内存就有用完的时候。那在内存用完的时候,还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗?

    实际上Redis定义了几种策略用来处理这种情况:

    • noeviction(默认策略):对于写请求不再提供服务,直接返回错误(DEL请求和部分特殊请求除外)

    • allkeys-lru:从所有key中使用LRU算法进行淘汰

    • volatile-lru:从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰

    • allkeys-random:从所有key中随机淘汰数据

    • volatile-random:从设置了过期时间的key中随机淘汰

    • volatile-ttl:在设置了过期时间的key中,根据key的过期时间进行淘汰,越早过期的越优先被淘汰

    当使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl这三种策略时,如果没有key可以被淘汰,则和noeviction一样返回错误

    如何获取及设置内存淘汰策略

    获取当前内存淘汰策略:

    127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
    

    通过配置文件设置淘汰策略(修改redis.conf文件):

    maxmemory-policy allkeys-lru
    

    通过命令修改淘汰策略:

    127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru
    

    LRU算法

    什么是LRU?

    上面说到了Redis可使用最大内存使用完了,是可以使用LRU算法进行内存淘汰的,那么什么是LRU算法呢?

    LRU(Least Recently Used),即最近最少使用,是一种缓存置换算法。在使用内存作为缓存的时候,缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满,这个时候继续往缓存里面添加数据,就需要淘汰一部分老的数据,释放内存空间用来存储新的数据。

    这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想是:如果一个数据在最近一段时间没有被用到,那么将来被使用到的可能性也很小,所以就可以被淘汰掉。

    使用java实现一个简单的LRU算法

    public class LRUCache<k, v> {
        //容量
        private int capacity;
        //当前有多少节点的统计
        private int count;
        //缓存节点
        private Map<k, Node<k, v>> nodeMap;
        private Node<k, v> head;
        private Node<k, v> tail;
    
        public LRUCache(int capacity) {
            if (capacity < 1) {
                throw new IllegalArgumentException(String.valueOf(capacity));
            }
            this.capacity = capacity;
            this.nodeMap = new HashMap<>();
            //初始化头节点和尾节点,利用哨兵模式减少判断头结点和尾节点为空的代码
            Node headNode = new Node(null, null);
            Node tailNode = new Node(null, null);
            headNode.next = tailNode;
            tailNode.pre = headNode;
            this.head = headNode;
            this.tail = tailNode;
        }
    
        public void put(k key, v value) {
            Node<k, v> node = nodeMap.get(key);
            if (node == null) {
                if (count >= capacity) {
                    //先移除一个节点
                    removeNode();
                }
                node = new Node<>(key, value);
                //添加节点
                addNode(node);
            } else {
                //移动节点到头节点
                moveNodeToHead(node);
            }
        }
    
        public Node<k, v> get(k key) {
            Node<k, v> node = nodeMap.get(key);
            if (node != null) {
                moveNodeToHead(node);
            }
            return node;
        }
    
        private void removeNode() {
            Node node = tail.pre;
            //从链表里面移除
            removeFromList(node);
            nodeMap.remove(node.key);
            count--;
        }
    
        private void removeFromList(Node<k, v> node) {
            Node pre = node.pre;
            Node next = node.next;
    
            pre.next = next;
            next.pre = pre;
    
            node.next = null;
            node.pre = null;
        }
    
        private void addNode(Node<k, v> node) {
            //添加节点到头部
            addToHead(node);
            nodeMap.put(node.key, node);
            count++;
        }
    
        private void addToHead(Node<k, v> node) {
            Node next = head.next;
            next.pre = node;
            node.next = next;
            node.pre = head;
            head.next = node;
        }
    
        public void moveNodeToHead(Node<k, v> node) {
            //从链表里面移除
            removeFromList(node);
            //添加节点到头部
            addToHead(node);
        }
    
        class Node<k, v> {
            k key;
            v value;
            Node pre;
            Node next;
    
            public Node(k key, v value) {
                this.key = key;
                this.value = value;
            }
        }
    }
    

    上面这段代码实现了一个简单的LUR算法,代码很简单,也加了注释,仔细看一下很容易就看懂。

    LRU在Redis中的实现

    近似LRU算法

    Redis使用的是近似LRU算法,它跟常规的LRU算法还不太一样。近似LRU算法通过随机采样法淘汰数据,每次随机出5(默认)个key,从里面淘汰掉最近最少使用的key。

    可以通过maxmemory-samples参数修改采样数量:

    例:maxmemory-samples 10

    maxmenory-samples配置的越大,淘汰的结果越接近于严格的LRU算法

    Redis为了实现近似LRU算法,给每个key增加了一个额外增加了一个24bit的字段,用来存储该key最后一次被访问的时间。

    Redis3.0对近似LRU的优化

    Redis3.0对近似LRU算法进行了一些优化。新算法会维护一个候选池(大小为16),池中的数据根据访问时间进行排序,第一次随机选取的key都会放入池中,随后每次随机选取的key只有在访问时间小于池中最小的时间才会放入池中,直到候选池被放满。当放满后,如果有新的key需要放入,则将池中最后访问时间最大(最近被访问)的移除。

    当需要淘汰的时候,则直接从池中选取最近访问时间最小(最久没被访问)的key淘汰掉就行。

    LRU算法的对比

    我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率,先往Redis里面添加一定数量的数据n,使Redis可用内存用完,再往Redis里面添加n/2的新数据,这个时候就需要淘汰掉一部分的数据,如果按照严格的LRU算法,应该淘汰掉的是最先加入的n/2的数据。

    生成如下各LRU算法的对比图

    Redis的内存淘汰策略

    图片来源:segmentfault.com/a/1190000017555834

    你可以看到图中有三种不同颜色的点:

    • 浅灰色是被淘汰的数据

    • 灰色是没有被淘汰掉的老数据

    • 绿色是新加入的数据

    我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。而同样使用5个采样数,Redis3.0也要优于Redis2.8。

    LFU算法

    LFU算法是Redis4.0里面新加的一种淘汰策略。它的全称是Least Frequently Used,它的核心思想是根据key的最近被访问的频率进行淘汰,很少被访问的优先被淘汰,被访问的多的则被留下来。

    LFU算法能更好的表示一个key被访问的热度。假如你使用的是LRU算法,一个key很久没有被访问到,只刚刚是偶尔被访问了一次,那么它就被认为是热点数据,不会被淘汰,而有些key将来是很有可能被访问到的则被淘汰了。如果使用LFU算法则不会出现这种情况,因为使用一次并不会使一个key成为热点数据。

    LFU一共有两种策略:

    • volatile-lfu:在设置了过期时间的key中使用LFU算法淘汰key

    • allkeys-lfu:在所有的key中使用LFU算法淘汰数据

    设置使用这两种淘汰策略跟前面讲的一样,不过要注意的一点是这两周策略只能在Redis4.0及以上设置,如果在Redis4.0以下设置会报错

    问题

    最后留一个小问题,可能有的人注意到了,我在文中并没有解释为什么Redis使用近似LRU算法而不使用准确的LRU算法,可以在评论区给出你的答案,大家一起讨论学习。

    参考文献

    https://redis.io/topics/lru-cache
    https://segmentfault.com/a/1190000016743562
    https://segmentfault.com/a/1190000017555834

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    展开全文
  • 淘汰策略

    2020-06-01 17:52:10
    策略 说明 no-enviction(驱逐) 禁止驱逐数据 ,不淘汰数据,返回OOM错误 allkeys-lru 从内存数据集中挑选最近最少使用的数据 淘汰 allkeys-random allkeys-lfu 4.0版本及以上 volatile-lru 从已设置...
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    千次阅读 2020-08-10 17:43:36
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  • Redis5.0淘汰策略

    2021-01-04 09:10:25
    作为一个内存数据库,redis在内存空间不足的时候,为了保证命中率,就会选择一定的数据淘汰策略,这篇文章主要讲解常见的几种内存淘汰策略。和我们操作系统中的页面置换算法类似。 一、参数设置 我们的redis数据库...
  • Redis缓存淘汰策略

    2020-08-06 10:29:32
    常用的缓存淘汰策略有以下 先进先出算法(FIFO) Least Frequently Used(LFU) 淘汰一定时期内被访问次数最少的页面,以次数作为参考 Least Recently Used(LRU) 淘汰最长时间未被使用的页面,以时间作为参考...
  • Redis的持久化方式和缓存淘汰策略

    千次阅读 2019-06-21 14:35:42
    redis的持久化方式和缓存淘汰策略 每天多学一点点~ 写博客的目的不仅在于分享,也是为了方便日后复习巩固 话不多说,这就开始吧… 文章目录redis的持久化方式和缓存淘汰策略1.序2.RDB快照(snapshot)2.AOF(append-...
  • 《玩转Redis》系列第【14】篇,、Redis数据淘汰策略、8种数据淘汰策略、Redis缓存满了怎么办、Redis近似LRU算法、Redis的LFU算法,为什么Redis要使用自己的时钟?
  • Redis缓存过期和淘汰策略

    千次阅读 2020-07-22 10:07:36
    Redis缓存过期和淘汰策略 Redis性能高: 官方数据 读:110000次/s 写:81000次/s 长期使用,key会不断增加,Redis作为缓存使用,物理内存也会满。内存与硬盘交换(swap) 虚拟内存 ,频繁IO 性能急剧下降 一、...
  • 过期删除策略 redis可以对key的通用设置中,可以设置key的过期时间及ttl 如果单纯的再client中进行命令测试的话,会发现了当时间到时间后 再去获取该key会显示nil 那么一个key过期了,那么它实际是在什么时候删除的...
  • 超全详解Redis(8种)数据淘汰策略

    千次阅读 2020-12-25 11:24:33
    前言: redis数据库的最大缓存、主键失效、淘汰机制等参数都是通过配置文件来配置的,docker...我们可以清楚的看到5.0之后新增了两个淘汰策略 淘汰策略 volatile-lru:从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用
  • redis key的淘汰策略

    2021-11-10 17:35:15
    Redis中共有下面八种内存淘汰策略: volatile-lru:设置了过期时间的key使用LRU算法淘汰; allkeys-lru:所有key使用LRU算法淘汰; volatile-lfu:设置了过期时间的key使用LFU算法淘汰; allkeys-lfu:所有key使用...
  • random、volatile-ttl这三种策略时,如果没有key可以被淘汰,则和noeviction一样返回错误 如何获取及设置内存淘汰策略 获取当前内存淘汰策略: 127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy 通过配置文件设置淘汰...
  • Redis的淘汰策略有哪几种? 源码在这里:redis.conf 文件 volatile-ttl 策略,在筛选时,会针对设置了过期时间的键值对,根据过期时间的先后进行删除,越早过期的越先被删除。 volatile-random策略,在设置了过期...
  • caffeine 淘汰策略

    千次阅读 2020-05-10 23:08:13
    Caffeine在开启了淘汰策略的时候,维护了三条队列,分别是eden,protected,probation队列。具体的三条队列大小分配方案如下所示, long max = Math.min(maximum, MAXIMUM_CAPACITY); long eden = max - (long) ...
  • 设置内存淘汰策略 通过命令设置淘汰策略 //获取当前内存淘汰策略 127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy //设置淘汰策略 127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru 通过redis.conf配置文件...
  • 淘汰策略 事务 Redis提供的事务是将多个命令打包,然后一次性、按照先进先出的顺序(FIFO)有序的执行。在执行过程中不会被打断(在事务执行过程,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中),当事务...
  • Redis 6种数据淘汰策略

    2019-09-22 13:58:31
    淘汰策略的原因 在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory,在内存限定的情况下是很有用的。譬如,在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 1.5G 的内存大小,减少内存紧张...
  • 7.redis内存淘汰策略 ①noeviction:不会驱逐任何key(默认) ②allkeys-lru:对所有key使用lru算法进行删除 ③volatile-lru:对所有设置了过期时间的key使用lru算法进行删除 ④allkeys-random:对所有key随机删除 ⑤...
  • redis过期策略与淘汰策略1.过期策略2.淘汰策略3.在哪里配置?4.Lazy Free 1.过期策略 1.redis中所有的key都可以通过expire命令来设置过期时间,所有被设置了过期时间的key会被存放在一个独立的字典中,删除这些key有...
  • Redis 缓存淘汰机制

空空如也

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