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redis缓存淘汰策略

  redis 提供 6种数据淘汰策略:


 voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
 allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
 allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
 no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

上面提到的LRU(Least Recently Used)策略,实际上Redis实现的LRU并不是可靠的LRU,
也就是名义上我们使用LRU算法淘汰键,但是实际上被淘汰的键并不一定是真正的最久没用的, 这里涉及到一个权衡的问题,如果需要在全部键空间内搜索最优解,则必然会增加系统的开销,Redis是单线程的, 也就是同一个实例在每一个时刻只能服务于一个客户端,所以耗时的操作一定要谨慎 。为了在一定成本内实现相对的LRU, 早期的Redis版本是基于采样的LRU,也就是放弃全部键空间内搜索解改为采样空间搜索最优解。自从Redis3.0版本之后, Redis作者对于基于采样的LRU进行了一些优化,目的是在一定的成本内让结果更靠近真实的LRU。

策略规则

如果数据呈现幂律分布,也就是一部分数据访问频率高,一部分数据访问频率低,则使用allkeys-lru
如果数据呈现平等分布,也就是所有的数据访问频率都相同,则使用allkeys-random
volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候,然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果,
将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存,因此我们建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存

失效的内部实现
消极方法(passive way),在主键被访问时如果发现它已经失效,那么就删除它
积极方法(active way),周期性地从设置了失效时间的主键中选择一部分失效的主键删除
主动删除:当前已用内存超过maxmemory限定时,触发主动清理策略,该策略由启动参数的配置决定



(责任编辑:IT)