Redis 缓存过期删除/淘汰策略分析
Redis 缓存过期删除/淘汰策略分析
Redis 缓存删除
- Redis 键过期删除,定期删除(主动)和惰性删除(被动)
- Redis 内存不足时,缓存淘汰策略
key 键过期删除
我们用 redis 作为缓存数据库,设置 k-v 数据的时候,可以给这条数据设置一个过期时间。比如,set 命令设置过期时间:
set testkey redisvalue EX 60
EX: 表示秒, EX 60 表示这个键值60秒后过期。
那好,现在就有一个问题了,redis 怎么检查数据缓存时间到期了?然后删除它。
想一想,检测到期数据一般有两种方法,
第一:主动检测
第二:被动检测
什么是主动?
第一种,就是每设置一个 kv 值时,给这个 kv 值设置一个定时器,给它计时,到期就删除。但是这样会给 cpu 造成很多压力。
另外一种,定期扫描 kv 值,检查到期值在删除。
什么是被动?
被动就是对这个数据有操作时候才检查它缓存时间是否到期,如果有到期,就删除。
删除步骤:
redis 会将每个设置了过期时间的 key 放到一个独立的字典集合中,以后会定时遍历这个字典来删除到期的 key。
定时遍历删除,默认情况每秒检查 10 次键的字典集合,每次从这个集合中随机检查 20 个键查看是否过期,过期就直接删除。删除后还有超过 25% 的集合中键过期,继续随机抽取 20 个键检测删除。
还有惰性删除,就是在客户端访问这个 key 时,redis 会对 key 的过期时间进行检查,过期了就删除。
Redis 内存不足时缓存淘汰策略
redis 的 8 种缓存淘汰策略

在 redis.conf 配置文件中,就可以看到 redis 缓存过期淘汰的设置项。
当 Redis 内存快要满的时候,redis 会执行缓存淘汰策略。
https://github.com/redis/redis/blob/6.2/redis.conf#L994
# MAXMEMORY POLICY: how Redis will select what to remove when maxmemory
# is reached. You can select one from the following behaviors:
#
# volatile-lru -> Evict using approximated LRU, only keys with an expire set.
# allkeys-lru -> Evict any key using approximated LRU.
# volatile-lfu -> Evict using approximated LFU, only keys with an expire set.
# allkeys-lfu -> Evict any key using approximated LFU.
# volatile-random -> Remove a random key having an expire set.
# allkeys-random -> Remove a random key, any key.
# volatile-ttl -> Remove the key with the nearest expire time (minor TTL)
# noeviction -> Don't evict anything, just return an error on write operations.
#
#
# The default is:
#
# maxmemory-policy noeviction
redis v6.2 版本配置。
maxmemory , redis 提供了一个配置参数来设置 maxmemory(redis 最大可使用内存),这个参数来限制最大内存使用,实际内存超出了这个参数设置时,redis 就根据 maxmemory-policy 的设置策略删除键值,释放内存空间。
maxmemory-policy 设置,也就是内存淘汰策略,从 redis4.0 开始有8种缓存淘汰策略:
noeviction:默认设置。如果设置的空间满了,不会删除任何值,写操作请求时服务器直接返回错误。读、删除请求可以继续服务。
volatile-lru:淘汰设置了过期时间的 key,使用 lru 算法,最近最少使用的 key 先淘汰。注意,没有设置过期时间的 key 就不淘汰。why?我们是不是还有一些持久化 key 的需求。
allkeys-lru:上面 volatile-lru 是部分淘汰 key(设置了过期时间的 key)。而这个是淘汰所有的 key,不管有没有设置过期时间,都会淘汰。也是使用 lru 最近最少使用算法。
volatile-lfu:淘汰设置了过期时间的 key,使用 lfu 算法,使用频率最少的 key 先淘汰。
allkeys-lfu:淘汰所有的 key,根据 lfu 算法。
volatile-random:淘汰设置了过期时间的 key,随机算法。
allkeys-random:淘汰所有的 key,不管是否设置过期时间,随机算法。
volatile-ttl:淘汰设置了过期时间的 key,根据 key 的 ttl 剩余时间,也就是说 ttl 越小越先被淘汰。
说明:使用 lfu 淘汰算法的都是 redis4.0 以上版本。
缓存淘汰算法
- lru:Least Recently Used,最近最少使用。
- lfu:Least Frequently Used,使用频率最少的,最不经常使用。
- random:随机算法。
- ttl:根据 key 设置的 ttl 剩余时间。
random 和 ttl 这 2 种缓存淘汰算法容易理解。
但是 lru 和 lfu 不容易理解,他们的区别是什么呢?
LRU :
Least Recently Used,最近最少使用,与使用的最后一次时间有关,淘汰最近使用、时间离现在最久的。
算法思想:
如果一个数据最近一段时间没有被访问到,那么以后它被访问到的可能性也比较小。
LFU :
Least Frequently Used,最近一段时间使用频率最少,与使用的次数有关,淘汰使用次数最少的。
LFU 是 redis4.0 以后才出现的,4.0 以前都是 LRU。那 LFU 解决的是什么问题呢?
看下面的图,来自 antirez 博客文章 Random notes on improving the Redis LRU algorithm:
~~~~~A~~~~~A~~~~~A~~~~A~~~~~A~~~~~A~~|
~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~|
~~~~~~~~~~C~~~~~~~~~C~~~~~~~~~C~~~~~~|
~~~~~D~~~~~~~~~~D~~~~~~~~~D~~~~~~~~~D|
每个波浪代表 1 秒,key A 每 5 秒访问一次,key B 每 2 秒访问一次,key C 和 key D 每 10 秒访问一次。"|" 表示访问结束。
看图,从结束 "|" 位置看(实际是以时间为标准看),D 是最近一次访问。但是,从上图整体来看, B 是使用次数最多,也就是访问频率最多。如果需要淘汰的话,应该淘汰 D 才合理,LFU 才是比较合理的策略。
如果是在一段时间内,数据使用频率更高的场景中,那么 LFU 算法比 LRU 算法命中率更高。
参考
Redis 缓存过期删除/淘汰策略分析的更多相关文章
- Redis数据过期和淘汰策略详解(转)
原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/257459# 背景 Redis作为一个高性能的内存NoSQL数据库,其容量受到最大内存限制的限制. 用户在使用Redis时,除 ...
- Redis(二十):Redis数据过期和淘汰策略详解(转)
原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/257459# 背景 Redis作为一个高性能的内存NoSQL数据库,其容量受到最大内存限制的限制. 用户在使用Redis时,除 ...
- Redis中的LRU淘汰策略分析
Redis作为缓存使用时,一些场景下要考虑内存的空间消耗问题.Redis会删除过期键以释放空间,过期键的删除策略有两种: 惰性删除:每次从键空间中获取键时,都检查取得的键是否过期,如果过期的话,就删除 ...
- Redis: 缓存过期、缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿(热点)、缓存并发(热点)、多级缓存、布隆过滤器
Redis: 缓存过期.缓存雪崩.缓存穿透.缓存击穿(热点).缓存并发(热点).多级缓存.布隆过滤器 2019年08月18日 16:34:24 hanchao5272 阅读数 1026更多 分类专栏: ...
- C# Redis缓存过期实现延迟通知实战演练
一.场景描述 在实际开发过程中经常会遇到一些有时效性数据的业务场景,比如订单支付处理超时提醒.当用户在商城上进行下单支付,我们假设如果8小时没有进行支付,那么就后台自动对该笔交易的状态修改为订单关闭取 ...
- Redis过期key淘汰策略
Redis采用惰性+定期的key淘汰策略 1. Redis配置项hz定义了serverCron任务的执行周期,默认为10,即CPU空闲时每秒执行10次; 2. 每次过期key清理的时间不超过CPU时间 ...
- Redis++:Redis 内存爆满 之 淘汰策略
前言: 我们的redis使用的是内存空间来存储数据的,但是内存空间毕竟有限,随着我们存储数据的不断增长,当超过了我们的内存大小时,即在redis中设置的缓存大小(maxmeory 4GB),redis ...
- Redis之key的淘汰策略
淘汰策略概述 redis作为缓存使用时,在添加新数据的同时自动清理旧的数据.这种行为在开发者社区众所周知,也是流行的memcached系统的默认行为. redis中使用的LRU淘汰算法是一种近似LRU ...
- Redis系列之-—内存淘汰策略(笔记)
一.Redis ---获取设置的Redis能使用的最大内存大小 []> config get maxmemory ) "maxmemory" ) " --获取当前内 ...
- 基于Python项目的Redis缓存消耗内存数据简单分析(附详细操作步骤)
目录 1 准备工作 2 具体实施 1 准备工作 什么是Redis? Redis:一个高性能的key-value数据库.支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使 ...
随机推荐
- [转帖]kingbase(人大金仓)的一些常用表操作语句
包括 1)创建表 2)删除表 3)加字段 4)字段换名 5)字段改类型 6)字段添加注释 7)修改字段为自增类型 8)增加主键 9)查看模式下的表 一.创建和删除表 DROP TABLE IF EXI ...
- [转帖]查询机器序列号--Linux/esxi/windows
https://www.jianshu.com/p/6abaea79e0c3 Ipmitool--Linux&Esxi&Windows # ipmitool fru list|grep ...
- [转帖]关于linux:NUMA架构下的内存延迟区别测试
https://lequ7.com/guan-yu-linuxnuma-jia-gou-xia-de-nei-cun-yan-chi-qu-bie-ce-shi.html 当初的服务器物理机CPU个别 ...
- docker -- images镜像消失问题排查
1. 问题描叙 安装model-serving组件时,错误日志输出push时对应的tag不存在,导致镜像推送失败 2. 问题排查 # 找到对应镜像,尝试手动推送 docker images|grep ...
- 基于CefSharp开发浏览器(十)浏览器CefSharp.Wpf中文输入法偏移处理
一.前言 两年多来未曾更新博客,最近一位朋友向我咨询中文输入法问题.具体而言,他在使用CefSharp WPF版本时遇到了一个问题,即输入法突然出现在屏幕的左上角.在这里记录下处理这个问题的过程,希望 ...
- CS231N Assignment1 SVM 笔记
svm.ipynb 为SVM实现一个完全矢量化的损失函数 为其解析梯度实现完全矢量化表达式 使用数值梯度检查实现结果 使用验证集调整学习率和正则化 使用 SGD 优化损失函数 可视化最终学习权重 第一 ...
- How to Die ( Since 10.10 )
以后再也不要相信 sqrt 的精度!对 long long 级别的数取 sqrt 会炸精度! 对于区间差分 \([l,r]\) 的问题,一定要注意是否会出现 \(l>r\) 的情况!(\(|A| ...
- vue3动态组件的展示
需求描述 有些时候,我们需要做这样的处理. 点击A按钮的时候,出现组件A 点击B按钮的时候,出现组件B 点击C按钮的时候,出现组件C 这个时候,我们就可以使用动态组件了 动态组件 <templa ...
- file文件转为base64
场景描述 在工作中,我们经常需要进行文件上传. 比如在进行图片上传的时候, 我们需要将上传的图片展示出来. 这个时候我们就需要将file文件转化为base64. 将file文件转化为base64 // ...
- vue和uni-app不同的类型绑定不同的类名
vue不同的类型绑定不同的类名 第一种 <div v-for="(item, index) in list" :key="index" > < ...