Redis六种淘汰策略

绝地灬酷狼 2023-06-27 12:49 9阅读 0赞

将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据。默认情况下 memcached就是这就方式。

LRU是Redis唯一支持的回收算法，本文讲解限制最大内存使用量的maxmemory指令，并深入讲解Redis所使用的近似LRU算法。

Maxmemory用于指定Redis能使用的最大内存。既可以在redis.conf文件中设置，也可以在运行过程中通过CONFIG SET命令动态修改。

如：CONFIG SET maxmemory 200mb

比如，要设置100MB的内存限制，可以在redis.conf中设置

# limit for maxmemory so that there is some free RAM on the system for replica #

# maxmemory 100mb #

将Maxmemory设置为0，则表示不进行内存限制。

当内存使用达到最大限制时，如果需要存储新数据，根据配置的策略的不同，Redis可能直接返回错误信息，或者删除部分老的数据。根据Maxmemory-policy配置的策略，来决定具体的行为。redis.conf配置如下：

# according to the eviction policy selected (see maxmemory-policy). #

# maxmemory-policy noeviction #

策略包括：  
noeviction:不删除策略，达到最大内存限制时，如果需要更多内存，直接返回错误信息。大多数写命令都会导致占用更多的内存。

allkeys-lru:所有key通用；优先删除最少(less recently used, LRU)使用的key

volatile-lru：只限于设置了expire的部分；优先删除最近最少使用的key。

allkeys-random：所有key通用；随机删除一部分key.

volatile-random：只限于设置了expire的部分；随机删除一部分key

volatile-ttl：只限于设置了expire的部分；优先删除剩余时间（time to live, TTL）短的key

如果没有设置expire的key，不满足先决条件；则volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl策略的行为和noeviction基本一致

设置淘汰策略时需要根据系统的特征选择合适的策略，在运行时也可以通过命令动态设置驱逐策略，并通过INFO命令监控缓存的Miss和hit来进行调优。

一般来说：  
（1）如果分为热数据与冷数据，推荐使用allkey-lru策略。也就是，其中一部分key经常被读写。如果不确定具体的业务特征，那么allkeys-lru时一个很好的选择。

（2）如果需要循环读写所有的key，或者各个key的访问频率差不多，可以使用allkeys-random策略，即读写所有元素的概率差不多。

（3）假如要让Redis根据TTL来筛选需要删除的key，使用volatile-ttl策略

volatile-lru和volatile-random策略只要应用场景是：既有缓存，又有持久key的实例中。

**驱逐的内部实现**

驱逐过程可以理解为：  
客户端执行一个命令，导致Redis中的数据增加，占用更多内存。  
Redis检查内存使用量，如果超出Maxmemory限制，根据策略清除部分key  
继续执行下一条命令，以此类推。

**近似LRU算法**

Redis使用的并不是完全LRU算法。自动驱逐的key，并不一定是最满足LRU特征的那个。而是通过近似LRU算法，抽取少量的key样本，然后删除其中访问时间最老的那个key。  
在Redis中可以通过修改redis.conf文件中的如下配置，修改样本数量来调优算法精度。

# maxmemory-samples 5 #

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