Redis內(nèi)存淘汰策略

Expire

Redis的數(shù)據(jù)可以采用expire命令 設(shè)置過期時(shí)間胯努,到了過期時(shí)間之后reids并不是立即將過期的key刪除添坊;
而是采用了兩種方式來進(jìn)行過期key的處理:

  • 定期刪除:redis默認(rèn)每隔1000ms隨機(jī)獲取部分key屉符,如果已經(jīng)過期就將對(duì)應(yīng)的key刪除匠楚;

  • 惰性刪除:在每次訪問key的時(shí)候回檢查key是否已經(jīng)過期雏亚,如果過期就將對(duì)應(yīng)的key刪除偿乖;

內(nèi)存淘汰策略

redis配置文件中有個(gè)maxMemory參數(shù)击罪,當(dāng)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)達(dá)到該最大內(nèi)存的配置,新的數(shù)據(jù)寫入會(huì)執(zhí)行淘汰策略贪薪;
maxMemory如果設(shè)置為0媳禁,表示不限制,當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)存不足以容納新的寫入數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下画切,redis同樣會(huì)采取內(nèi)存淘汰策略:

1. noeviction: 內(nèi)存不足以寫入新數(shù)據(jù)的情況下**直接報(bào)異常**竣稽;
2. allkeys-lru: 在**所有數(shù)據(jù)集中**將最少是用的數(shù)據(jù)移除;
3. allkeys-random:在**所有數(shù)據(jù)集中** 隨機(jī)移除一些數(shù)據(jù)霍弹;
4. volatile-ttl: 在**設(shè)置過期的數(shù)據(jù)集**中選最早過期的數(shù)據(jù)進(jìn)行移除毫别;
5. volatile-random:在**設(shè)置過期的數(shù)據(jù)集**中隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)移除;
6. volatile-lru:在**設(shè)置過期的數(shù)據(jù)集**中移除最少使用的數(shù)據(jù)典格;

內(nèi)存淘汰策略設(shè)置默認(rèn)是 noeviction;
# maxmemory-policy noeviction

LRU

redis采用的LRU是非精準(zhǔn)的LRU算法岛宦,基于抽樣實(shí)現(xiàn);
由于redis是單線程的钝计,如果采用全量的數(shù)據(jù)進(jìn)行LRU計(jì)算恋博,會(huì)比較消耗CPU資源;
因此私恬,redis提供了一個(gè)重要參數(shù):
# maxmemory-samples 5
該參數(shù)表示,每次隨機(jī)選出5個(gè)不經(jīng)常使用的key進(jìn)行移除炼吴;
配置的 參數(shù)值越大本鸣,其LRU結(jié)果能接近全量LRU的結(jié)果;
但同時(shí)會(huì)給CPU帶來比較大的開銷硅蹦,因此如果僅僅將redis作為L(zhǎng)RU緩存服務(wù)使用荣德,建議保持默認(rèn)配置即可闷煤。

備注:了解一下LRU算法和LRU算法實(shí)現(xiàn);

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末涮瞻,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市鲤拿,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌署咽,老刑警劉巖近顷,帶你破解...
    沈念sama閱讀 211,265評(píng)論 6 490
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異宁否,居然都是意外死亡窒升,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 90,078評(píng)論 2 385
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門慕匠,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來饱须,“玉大人,你說我怎么就攤上這事台谊∪叵保” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 156,852評(píng)論 0 347
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵锅铅,是天一觀的道長(zhǎng)督怜。 經(jīng)常有香客問我,道長(zhǎng)狠角,這世上最難降的妖魔是什么号杠? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 56,408評(píng)論 1 283
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮丰歌,結(jié)果婚禮上姨蟋,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己立帖,他們只是感情好眼溶,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 65,445評(píng)論 5 384
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著晓勇,像睡著了一般堂飞。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上绑咱,一...
    開封第一講書人閱讀 49,772評(píng)論 1 290
  • 那天绰筛,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼描融。 笑死铝噩,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的窿克。 我是一名探鬼主播骏庸,決...
    沈念sama閱讀 38,921評(píng)論 3 406
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼毛甲,長(zhǎng)吁一口氣:“原來是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼!你這毒婦竟也來了具被?” 一聲冷哼從身側(cè)響起玻募,我...
    開封第一講書人閱讀 37,688評(píng)論 0 266
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎一姿,沒想到半個(gè)月后七咧,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 44,130評(píng)論 1 303
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡啸蜜,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 36,467評(píng)論 2 325
  • 正文 我和宋清朗相戀三年坑雅,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片衬横。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,617評(píng)論 1 340
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡裹粤,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出蜂林,到底是詐尸還是另有隱情遥诉,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 34,276評(píng)論 4 329
  • 正文 年R本政府宣布噪叙,位于F島的核電站矮锈,受9級(jí)特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏睁蕾。R本人自食惡果不足惜苞笨,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,882評(píng)論 3 312
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望子眶。 院中可真熱鬧瀑凝,春花似錦、人聲如沸臭杰。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,740評(píng)論 0 21
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽渴杆。三九已至寥枝,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間磁奖,已是汗流浹背囊拜。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,967評(píng)論 1 265
  • 我被黑心中介騙來泰國(guó)打工, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留点寥,地道東北人艾疟。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 46,315評(píng)論 2 360
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像敢辩,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親蔽莱。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 43,486評(píng)論 2 348

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容