• 一、场景：
  • 二、方案
  • 三、原理
  • 四、应用


一、场景：

数据库中有2000w数据，而redis中只有100w数据，如何保证redis中存放的都是热点数据？

二、方案

  1. 限定redis占用的内存，redis会根据自身数据淘汰策略，留下热数据到内存。所以可以计算100w数据大约占用的内存，
  2. 然后设置一下redis内存限制即可，并将淘汰策略设置为allkeys-lru或者volatile-lru.
  3. 设置redis最大占用内存：
    打开redis配置文件，设置maxmemory参数，maxmemory是bytes字节类型哦！
maxmemory 268435456

设置过期策略：

maxmemory-policy volatile-lru

三、原理

当redis使用的内存超过设置的最大内存时，会触发redis的key淘汰机制，在redis3.0中的6中淘汰策略如下：

  1. noeviction :不删除策略。当达到最大内存限制时，如果需要使用更多内存，则直接返回错误信息（redis默认淘汰策略）
  2. allkeys-lru:在所有key中优先删除最近最少使用（less recently used，LRU）的key。
  3. allkeys-random:在所有key中随机删除一部分key
  4. volatile-lru: 在设置了超时时间（expire）的key中优先删除最近最少使用的key
  5. volatile-random：在设置了超时时间的key中随机删除一部分key
  6. volatile-ttl: 在设置了超时时间的key中优先删除剩余时间（time to live,TTL）的key

四、应用

  1. redis用作缓存
    提供一种简单实现缓存失效的思路: LRU(最近少用的淘汰)
    即redis的缓存每命中一次,就给命中的缓存增加一定ttl(过期时间)(根据具体情况来设定, 比如10分钟).
    一段时间后, 热数据的ttl都会较大, 不会自动失效, 而冷数据基本上过了设定的ttl就马上失效了.
  2. 过去24h活跃用户
    比如用户数据。数据库有2000w条。使用 redis sortSet里 放两天内(为方便取一天内活跃用户)登录过的用户，登录一次ZADD一次，如set已存在则覆盖其分数（登录时间）。键：login:users，值：分数 时间戳、value userid。设置一个周期任务，比如每天03:00:00点删除sort set中前一天3点前的数据（保证set不无序增长、留近一天内活跃用户）。

取时，拿到当前时间戳（int 10位），再减1天就可按分数范围取过去24h活跃用户。