文章目录

  • 场景
  • 缓存容量大小
  • 设置缓存容量
  • 内存淘汰策略
  • 不会淘汰数据
  • noeviction（默认使用）
  • 会淘汰数据
  • volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru、volatile-lfu
  • allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu
  • 配置淘汰策略
  • 配置文件
  • 如何避免Redis内存占用过多
  • 参考链接


场景

  • 内存大小毕竟有限，随着要缓存的数据量越来越大，有限的缓存空间不可避免地会被写满。
  • 数据访问都是有局部性的，也就是我们通常所说的“八二原理”，80% 的请求实际只访问了 20% 的数据

缓存容量大小

  • 我们不能简单地按照“总数据量的 20%”来设置缓存最大空间容量。在实践过程中，我看到过的缓存容量占总数据量的比例，从 5% 到 40% 的都有。这个容量规划不能一概而论，是需要结合应用数据实际访问特征和成本开销来综合考虑的。
  • 一般来说，建议把缓存容量设置为总数据量的 15% 到 30%，兼顾访问性能和内存空间开销。

设置缓存容量

config set maxmemory 100mb

内存淘汰策略

  • Redis 4.0 之前一共实现了 6 种内存淘汰策略，在 4.0 之后，又增加了LFU的 2 种策略，共有8种策略。我们可以按照是否会进行数据淘汰把它们分成两类：

不会淘汰数据

  • noeviction

noeviction（默认使用）

  • redis.conf
# The default is:
#
# maxmemory-policy noeviction

默认情况下，Redis 在使用的内存空间超过 maxmemory 值时，并不会淘汰数据，也就是设定的 noeviction 策略。对应到 Redis 缓存，也就是指，一旦缓存被写满了，再有写请求来时，Redis 不再提供服务，而是直接返回错误。

会淘汰数据

  • 对设置过期时间的数据进行淘汰 (volatile 前缀)
  • 包括 volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru、volatile-lfu（Redis 4.0 后新增）四种。
  • 在所有数据范围内淘汰 (allkeys 前缀)
  • 在所有数据范围内进行淘汰，包括 allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增）三种。

volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru、volatile-lfu

  • 它们筛选的候选数据范围，被限制在已经设置了过期时间的键值对上。也正因为此，即使缓存没有写满，这些数据如果过期了，也会被删除。
  • volatile-ttl 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 就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。
    volatile-lru 会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对。
    volatile-lfu 会使用 LFU 算法选择设置了过期时间的键值对。

allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu

  • allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu 这三种淘汰策略的备选淘汰数据范围，就扩大到了所有键值对，无论这些键值对是否设置了过期时间。
  • allkeys-random 策略，从所有键值对中随机选择并删除数据；
    allkeys-lru 策略，使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选。
    allkeys-lfu 策略，使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选。

redis多数据库 原因 redis数据太多怎么办_缓存

配置淘汰策略

配置文件

maxmemory-policy noeviction

如何避免Redis内存占用过多

  • 虽然Redis自带内存淘汰策略，但在开发时，我们还是尽量养成规范，养成节约内存的习惯，避免滥用内存