Redis-缓存有效期与淘汰策略

旧城等待， 2021-11-22 22:18 267阅读 0赞

**Redis-缓存有效期与淘汰策略**

*  **有效期**
    
     *  节省空间  
        
     *  做到数据弱一致性,有效期失效后,可以保证数据的一致性
 *  **过期策略**  
    
    
     *  Redis过期策略通常有三种:  
        
        
         *  1.定时过期:
            
             *  每个设置过期时间的Key,系统还要生成一个定时器来监听时间并进行清除,但是有一个致命的问题,生成这么多定时器,并且监听非常消耗CPU资源,如果高并发时,同时过期的数据很大时,反而会爆CPU,从而影响主业务的性能
             *      1 setex('a',300,'aval')  #设置300s过期2 setex('b',600,'bval')  #设置600s过期
         *  2.惰性过期:
            
             *  对设置了过期时间的Key,系统不进行监听,当访问这个Key时,才会判断这个Key是否已经过期,如果过期则清除,这种策略虽然可以减轻CPU算力(不用再开线程监听时间),但是如果有些Key一直没有被访问,则就算过期了,由于没有访问,这是也没有对没访问的Key清理,这种数据如果也多了,那内存也就GG了
        
         *  3.定期过期:
            
             *  每隔一段时间,扫描expires字典中一定数量的Key,并清除其中已经过期的Key,通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以再不同情况下使得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Redis集群中保存的所有键
         *  Redis中同时使用了惰性过期和定时过期两种过期策略
            
             *  Redis过期删除采用了定期过期,默认100ms检测一次,随机检测expires字典中的一些数据,检测中遇到过期的Key,则进行删除,当我们向Redis访问时,又触发了Redis惰性删除策略,判定Key是否过期,如果过期直接删掉过期的Key.但是如果很巧,Redis一直抽查不到这个Key,我们也一直没有访问,则这样的僵尸数据,一直在吃内存,数据量多了也不太OK,所以Redis实现了缓存淘汰机制
     *  **缓存淘汰 eviction**  
        
        
         *  Redis本身已经实现了缓存淘汰机制:Redis在对于用于缓存的内存不足时,需要新写入且需要申请额外空间的数据,已经内置了几个处理方案  
            
            
             *  noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。
             *  allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的Key
             *  allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中，随机移除某个Key
             *  volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的Key
             *  volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个Key
             *  volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的Key优先移除
         *  在Redis  4.x版本以后支持le LFU策略,最少频率使用
            
             *  allkeys-lfu
             *  volatile-lfu
         *  LRU
            
             *  (Least recently used,最近最少使用):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
             *  基本思路:
                
                 *  1.新数据插入到列表头部
                 *  2.每当缓存命中(即缓存数据被访问)则将数据移到列表头部
                 *  3.当列表满的时候,将列表尾部的数据丢弃
         *  LFU
            
             *  (Least Frequently Used 最近最少使用算法):基于"如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少,那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小"的思路
             *  LFU需要定期衰减

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*   *   *  Redis淘汰机制的配置
         *      1 maxmemory  最大使用内存配置
                2 maxmemory-policy  volatile-lru  淘汰策略

转载于:https://www.cnblogs.com/Infernal/p/11181986.html

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