浅谈Redis缓存有哪些淘汰策略

浅谈Redis缓存有哪些淘汰策略,博智网带你了解详细信息 。
目录

  • Redis过期策略
    • 定时删除
    • 惰性删除
    • 定期删除
  • Redis的内存淘汰机制
    • LRU和LFU的区别
      • LRU
      • LFU
      • Redis重启如何恢复数据呢?
    • 总结

      Redis过期策略
      我们首先来了解一下Redis的内存淘汰机制 。

      定时删除
      概述
      redis默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的key , 检查其是否过期 , 如果过期就删除 。注意这里是随机抽取的 。为什么要随机呢?你想一想假如 redis 存了几十万个 key  , 每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key 的话 , 就会给 CPU 带来很大的负载!
      优点
      • 保证内存被尽快释放
      缺点
      • 若过期key很多 , 删除这些key会占用很多的CPU时间 , 在CPU时间紧张的情况下 , CPU不能把所有的时间用来做要紧的事儿 , 还需要去花时间删除这些key 。
      • 定时器的创建耗时 , 若为每一个设置过期时间的key创建一个定时器(将会有大量的定时器产生) , 性能影响严重
      总结
      用处理器性能换取存储空间 (拿时间换空间)
      【浅谈Redis缓存有哪些淘汰策略】
      惰性删除
      key过期的时候不删除 , 每次从数据库获取key的时候去检查是否过期 , 若过期 , 则删除 , 返回null 。
      优点
      • 删除操作只发生在从数据库取出key的时候发生 , 而且只删除当前key , 所以对CPU时间的占用是比较少的 , 而且此时的删除是已经到了非做不可的地步 。
      缺点
      • 若大量的key在超出超时时间后 , 很久一段时间内 , 都没有被获取过 , 那么可能发生内存泄露(无用的垃圾占用了大量的内存)
      总结
      用存储空间换取处理器性能(拿空间换时间)

      定期删除
      如果当前库中没有一个key设置了过期时间 , 直接执行下一个库的遍历 , 随机获取一个设置了过期时间的key , 检查该key是否过期 , 如果过期 , 删除key , 判断定期删除操作是否已经达到指定时长 , 若已经达到 , 直接退出定期删除 。(默认每个库检测20个key)
      优点
      • 通过限制删除操作的时长和频率 , 来减少删除操作对CPU时间的占用--处理"定时删除"的缺点 2)定期删除过期key--处理"惰性删除"的缺点 。
      • 定期删除过期key--处理"惰性删除"的缺点 。
      缺点
      • 在内存友好方面 , 不如"定时删除" 。
      • 在CPU时间友好方面 , 不如"惰性删除" 。

      Redis的内存淘汰机制
      简述
      Redis有过期策略 , 假如你的Redis只能存1G的数据 , 你一个请求写入2G , 而你也没有及时请求key , 那么惰性删除就不生效了 , Redis占用内存就会越来越高 。
      Redis可以设置内存大小:
      # maxmemory <bytes># 设置Redis最大占用内存大小为100maxmemory 100mb
      超过了这个内存大小 , 就会触发内存淘汰机制 , Redis有一个默认配置 , 这个是Redis的默认 内存淘汰机制:
      # maxmemory-policy noeviction
      maxmemory-policy一共有8个值 , 当内存不足时:
      • noeviction: 不删除 , 直接返回报错信息 。
      • allkeys-lru:移除最久未使用(使用频率最少)使用的key 。推荐使用这种 。
      • volatile-lru:在设置了过期时间key中 , 移除最久未使用的key 。
      • allkeys-random:随机移除某个key 。
      • volatile-random:在设置了过期时间的key中 , 随机移除某个key 。
      • volatile-ttl: 在设置了过期时间的key中 , 移除准备过期的key 。
      • allkeys-lfu:移除最近最少使用的key 。
      • volatile-lfu:在设置了过期时间的key中 , 移除最近最少使用的key 。

      LRU和LFU的区别
      LRU
      LRU是最近最少使用页面置换算法(Least Recently Used),也就是首先淘汰最长时间未被使用的页面!
      比如有数据 1 , 1 , 1 , 2 , 2 , 3 此时缓存中已有(1 , 2) 当3加入的时候 , 得把前面的1淘汰 , 变成(3 , 2)

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