Redis的内存淘汰策略

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Redis的内存淘汰策略，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含5167字，纯文字阅读大概需要8分钟。

内容图文

Redis占用内存大小

我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。

1、通过配置文件配置

通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小。

//设置Redis最大占用内存大小为100
Mmaxmemory 100mb

redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的redis.conf文件，启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置文件的。

2、通过命令修改

Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小。

//设置Redis最大占用内存大小为100M
127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb
//获取设置的Redis能使用的最大内存大小
127.0.0.1:6379> config get maxmemory

如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0，在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存

Redis的内存淘汰

既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？

实际上Redis定义了几种策略用来处理这种情况：

noeviction(默认策略)：对于写请求不再提供服务，直接返回错误（DEL请求和部分特殊请求除外）。

allkeys-lru：从所有key中使用LRU算法进行淘汰。

volatile-lru：从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰。

allkeys-random：从所有key中随机淘汰数据。

volatile-random：从设置了过期时间的key中随机淘汰。

volatile-ttl：在设置了过期时间的key中，根据key的过期时间进行淘汰，越早过期的越优先被淘汰。

当使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl这三种策略时，如果没有key可以被淘汰，则和noeviction一样返回错误。

如何获取及设置内存淘汰策略

获取当前内存淘汰策略：

127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

通过配置文件设置淘汰策略（修改redis.conf文件）：

maxmemory-policy allkeys-lru

通过命令修改淘汰策略：

127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru

LRU算法

什么是LRU?

上面说到了Redis可使用最大内存使用完了，是可以使用LRU算法进行内存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？

LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一个数据在最近一段时间没有被用到，那么将来被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。

使用java实现一个简单的LRU算法:

package lru;

import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;

public class LRU<K, V> implements Iterable<K> {

    private Node head;
    private Node tail;
    private HashMap<K, Node> map;
    private int maxSize;

    @Override
    public Iterator<K> iterator() {
        return new Iterator<K>() {
            private Node cur = head.next;

            @Override
            public boolean hasNext() {
                return cur != tail;
            }

            @Override
            public K next() {
                Node node = this.cur;
                cur = cur.next;
                return node.k;
            }
        };
    }

    private class Node {
        Node pre;
        Node next;
        K k;
        V v;

        public Node(K k, V v) {
            this.k = k;
            this.v = v;
        }
    }

    public LRU(int maxSize) {
        this.maxSize = maxSize;
        this.map = new HashMap<>(maxSize * 4 / 3);

        head = new Node(null, null);
        tail = new Node(null, null);

        head.next = tail;
        tail.pre = head;
    }

    public V get(K key) {
        if (!map.containsKey(key)) {
            return null;
        }

        Node node = map.get(key);
        unlink(node);
        appendHead(node);

        return node.v;
    }

    public void put(K key, V value) {
        if (map.containsKey(key)) {
            Node node = map.get(key);
            unlink(node);
        }

        Node node = new Node(key, value);
        map.put(key, node);
        appendHead(node);

        if (map.size() > maxSize) {
            Node toRemove = removeTail();
            map.remove(toRemove.k);
        }
    }

    private Node removeTail() {
        Node node = tail.pre;

        Node pre = node.pre;
        tail.pre = pre;
        pre.next = tail;

        node.pre = null;
        node.next = null;

        return node;
    }

    private void appendHead(Node node) {
        Node next = head.next;
        node.next = next;
        next.pre = node;
        node.pre = head;
        head.next = node;
    }

    private void unlink(Node node) {
        Node pre = node.pre;
        Node next = node.next;

        pre.next = next;
        next.pre = pre;

        node.pre = null;
        node.next = null;
    }
}

LRU在Redis中的实现

近似LRU算法

Redis使用的是近似LRU算法，它跟常规的LRU算法还不太一样。近似LRU算法通过随机采样法淘汰数据，每次随机出5（默认）个key，从里面淘汰掉最近最少使用的key。

可以通过maxmemory-samples参数修改采样数量：
例：maxmemory-samples 10 maxmenory-samples配置的越大，淘汰的结果越接近于严格的LRU算法

Redis为了实现近似LRU算法，给每个key增加了一个额外增加了一个24bit的字段，用来存储该key最后一次被访问的时间。

Redis3.0对近似LRU的优化

Redis3.0对近似LRU算法进行了一些优化。新算法会维护一个候选池（大小为16），池中的数据根据访问时间进行排序，第一次随机选取的key都会放入池中，随后每次随机选取的key只有在访问时间小于池中最小的时间才会放入池中，直到候选池被放满。当放满后，如果有新的key需要放入，则将池中最后访问时间最大（最近被访问）的移除。

当需要淘汰的时候，则直接从池中选取最近访问时间最小（最久没被访问）的key淘汰掉就行。

LFU算法

LFU算法是Redis4.0里面新加的一种淘汰策略。它的全称是Least Frequently Used，它的核心思想是根据key的最近被访问的频率进行淘汰，很少被访问的优先被淘汰，被访问的多的则被留下来。

LFU算法能更好的表示一个key被访问的热度。假如你使用的是LRU算法，一个key很久没有被访问到，只刚刚是偶尔被访问了一次，那么它就被认为是热点数据，不会被淘汰，而有些key将来是很有可能被访问到的则被淘汰了。如果使用LFU算法则不会出现这种情况，因为使用一次并不会使一个key成为热点数据。

LFU一共有两种策略：

• volatile-lfu：

  在设置了过期时间的key中使用LFU算法淘汰key

• allkeys-lfu：

  在所有的key中使用LFU算法淘汰数据

设置使用这两种淘汰策略跟前面讲的一样，不过要注意的一点是这两周策略只能在Redis4.0及以上设置，如果在Redis4.0以下设置会报错

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Redis的内存淘汰策略全部内容，希望文章能够帮你解决Redis的内存淘汰策略所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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