redis在哪里配置缓存清理策略

内容导读

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内容图文

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 就是这种方式, 大部分开发者都比较熟悉。 （推荐学习：Redis视频教程）

LRU是Redis唯一支持的回收算法. 本文详细介绍用于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 配置指令

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。

例如, 要设置 100MB 的内存限制, 可以在 redis.conf 文件中这样配置：

maxmemory 100mb

将 maxmemory 设置为 0, 则表示不进行内存限制。当然, 对32位系统来说有一个隐性的限制条件: 最多 3GB 内存。

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(policies)的不同, Redis可能直接返回错误信息, 或者删除部分老的数据。

驱逐策略

达到最大内存限制时(maxmemory), Redis 根据 maxmemory-policy 配置的策略, 来决定具体的行为。

当前版本,Redis 3.0 支持的策略包括:

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(有极少数会例外, 如 DEL )。

allkeys-lru: 所有key通用; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。

volatile-lru: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 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(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。

您需要根据系统的特征, 来选择合适的驱逐策略。 当然, 在运行过程中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:

如果分为热数据与冷数据, 推荐使用 allkeys-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 是一个很好的选择。

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。

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

volatile-lru 和 volatile-random 策略主要应用场景是: 既有缓存,又有持久key的实例中。 一般来说, 像这类场景, 应该使用两个单独的 Redis 实例。

值得一提的是, 设置 expire 会消耗额外的内存, 所以使用 allkeys-lru 策略, 可以更高效地利用内存, 因为这样就可以不再设置过期时间了。

驱逐的内部实现

驱逐过程可以这样理解:

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。

在这个过程中, 内存使用量会不断地达到 limit 值, 然后超过, 然后删除部分 key, 使用量又下降到 limit 值之下。

如果某个命令导致大量内存占用(比如通过新key保存一个很大的set), 在一段时间内, 可能内存的使用量会明显超过 maxmemory 限制。

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古老的那个key。

驱逐算法, 从 Redis 3.0 开始得到了巨大的优化, 使用 pool(池子) 来作为候选. 这大大提升了算法效率, 也更接近于真实的LRU算法。

在 Redis 的 LRU 算法中, 可以通过设置样本(sample)的数量来调优算法精度。 通过以下指令配置:

maxmemory-samples 5

为什么不使用完全LRU实现? 原因是为了节省内存。但 Redis 的行为和LRU基本上是等价的. 下面是 Redis LRU 与完全LRU算法的一个行为对比图。

测试过程中, 依次从第一个 key 开始访问, 所以最前面的 key 才是最佳的驱逐对象。

从图中可以看到三种类型的点, 构成了三个不同的条带。

浅灰色部分表示被驱逐的对象。

灰色部分表示 “未被驱逐” 的对象。

绿色部分表示后面加入的对象。

在纯粹的LRU算法实现中, 前半部分旧的key被释放了。而 Redis 的 LRU 算法只是将时间较长的 key 较大概率地(probabilistically)释放了。

如你所见, Redis 3.0 中, 5样本的效果比 Redis 2.8 要好很多。 当然, Redis 2.8 也不错,最后访问的key基本上都还留在内存中. 在 Redis 3.0 中使用 10 样本时, 已经非常接近纯粹的LRU算法了。

注意,LRU只是用来预测将来可能会继续访问某个key的一个概率模型. 此外,如果数据访问的情况符合幂律分布(power law), 那么对于大部分的请求来说, LRU都会表现良好。

在模拟中, 我们发现, 如果使用幂律方式访问, 纯粹的LRU和Redis的结果差别非常, 甚至看不出来。

当然也可以将样本数量提高到10, 以额外消耗一些CPU为代价, 使得结果更接近于真实的LRU, 并通过 cache miss 统计信息来判断差异。

设置样本大小很容易, 使用命令 CONFIG SET maxmemory-samples <count> 即可

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内容总结

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