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大数据-47 Redis 缓存过期 淘汰删除策略 LRU LFU 基础概念

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章节内容

上一节我们完成了:

  • RDB的配置方式、触发方式
  • RDB的文件结构、优点、缺点
  • AOF的配置方式、触发方式
  • AOF的优点、缺点、瘦身方式
  • RDB + AOF 混合方式

在这里插入图片描述

Redis性能

官方数据是:

  • 读 110000次/s
  • 写 81000次/s 长期使用,Key会不断地增加,Redis作为缓存使用,物理内存也会满。 所以需要一个过期淘汰的策略

MaxMemory

不设置的情况:

  • Redis 的 Key 是固定的,不会增加。
  • Redis 作为 DB 使用,保证数据的完整性,不允许淘汰,可以做集群进行扩展。
淘汰策略:

禁止驱逐(

默认

设置)

设置的情况

Redis 作为缓存使用,不断地增加Key,MaxMemory默认是0不进行限制。
在服务器上,保留1G给操作系统,剩下的就可以用作Redis的缓存。

通过修改 redis.conf 可以配置这个值:

maxmemory 1024mb
# 获取值
CONFIG GET maxmemory

设置

MaxMemory

后,当

趋近于

设置的值时,通过

缓存的淘汰

策略,就会从

内存中删除

Expire

最常用的方式

)在 Redis 中可以

使用 expire

设置一个键的存活时间,

过了这段时间

,键会

自动被删除

可以进行如下的测试:

./redis-cli
# 2秒失效
expire name 2 
get name
# 这种是永久有效set name 123
ttl name

# 设置过期时间
expire name 10
ttl name 

删除策略

Redis 数据的删除有

定时删除

惰性删除

主动删除

三种方式。’
Redis 目前采用的是:

  • 惰性删除
  • 主动删除

定时删除

在设置键的过期时间时,创建一个定时器,让定时器在指定时间时删除键。

惰性删除

在 key 被访问的时候发现过期了,就删除这条数据。

主动删除

我们打开 redis.conf 可以配置主动删除的策略:

# 默认是 no-enviction 不删除
maxmemory-policy allkeys-lru

主动删除: LRU

LRU(Least Recently Used)最近最少使用,算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据。
其核心思想是:如果数据最近被访问过,那么将来被访问的概率也会更高

最常见的实现是使用一个

链表

来保存数据:

  • 新数据插入到链表头部
  • 每当缓存命中的时候,则将数据移动到链表的头部
  • 链表满了的时候,将链表尾部数据删除
  • 在Java中可以使用LinkedHashMap来实现LRU

Redis-LRU

在服务器中保存了 LRU 计数器:

server.lrulock

,会定时更新,这个值是根据

server.unixtime

来计算的。
LRU的数据淘汰机制是:在数据集中随机挑选几个值,取出其中LRU最大的淘汰掉。

  • volatile-lru:从设置过期时间的数据集中挑选最少使用的淘汰
  • allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰

LFU

LFU(Least Frequency used)最不经常使用,如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少,那么将来一段时间内被使用的可能性也很小。

  • volatile-lfu 同LRU
  • allkeys-lfu 同LRU
  • volatile-random 从设置过期时间的数据集中随机淘汰数据
  • allkeys-random 从数据集中任意选择进行淘汰

TTL

  • volatile-ttl 从设置过期时间的数据里,选择快要过期的数据淘汰

noenviction

禁止驱逐数据,

不淘汰

数据(

默认

的)

淘汰策略选择

  • allkeys-lru 在不确定时一般采用的策略 冷热数据交换
  • volatile-lruallkeys-lru性能要差,因为要查过期时间
  • allkeys-random 希望请求符合平均分布(每个值被访问的概率差不多)
  • 自己控制 volatile-ttl
标签: 缓存 大数据 redis

本文转载自: https://blog.csdn.net/w776341482/article/details/140679076
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