当redis使用的内存超过了设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis 3.0中有6种淘汰策略:

  • noeviction: 不删除策略。当达到最大内存限制时, 如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息。(redis默认淘汰策略)
  • allkeys-lru: 在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。
  • allkeys-random: 在所有key中随机删除一部分 key。
  • volatile-lru: 在设置了超时时间(expire )的key中优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。
  • volatile-random: 在设置了超时时间(expire)的key中随机删除一部分 key。
  • volatile-ttl: 在设置了超时时间(expire )的key中优先删除剩余时间(time to live,TTL) 短的key。

场景:

数据库中有1000w的数据,而redis中只有50w数据,如何保证redis中10w数据都是热点数据?

方案:

限定 Redis 占用的内存,Redis 会根据自身数据淘汰策略,留下热数据到内存。所以,计算一下 50W 数据大约占用的内存,然后设置一下 Redis 内存限制即可,并将淘汰策略为volatile-lru或者allkeys-lru。

设置Redis最大占用内存:

打开redis配置文件,设置maxmemory参数,maxmemory是bytes字节类型

  1. # In short... if you have slaves attached it is suggested that you set a lower
  2. # limit for maxmemory so that there is some free RAM on the system for slave
  3. # output buffers (but this is not needed if the policy is 'noeviction').
  4. #
  5. # maxmemory <bytes>
  6. maxmemory 268435456

设置过期策略:

maxmemory-policy volatile-lru

如何保证redis中存放的都是热点数据的更多相关文章

  1. 如何使redis中存放的都是热点数据?

    当redis使用的内存超过设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis3.0中的6中淘汰策略如下: (1)noeviction :不删除策略.当达到最大内存限制时,如果需要使用更多 ...

  2. 如何保证redis数据都是热点数据

    mySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据? 1.限定 Redis 占用的内存,Redis 会根据自身数据淘汰策略,加载热数据到内存.所以,计算 ...

  3. MySQL 里有 2000w 数据,redis 中只存 20w 的数据,如 何保证 redis 中的数据都是热点数据?

    Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. 相关知识:Redis 提供 6 种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i]. ...

  4. java 向Redis中存放数据 List<Device>转String

    /** * redis服务 */ @Autowired private RedisService redisService; //创建 Device  对象 Device no = new Devic ...

  5. 2000w数据,redis中只存放20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

    redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. redis 提供 6种数据淘汰策略:voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires) ...

  6. 如何保证Redis中的数据都是热点数据

    redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略:volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires) ...

  7. 2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

    redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires) ...

  8. sqlserver可将字符转成数字再进行sum,如果varchar类型中存放的都是数字

    sqlserver语法: select sum(cast(score as int)) as score from 表名; 注意:int是整型,在实际操作中根据自己需要的类型转换.

  9. Redis 中如何保证数据的不丢失,Redis 中的持久化是如何进行

    Redis 中数据的持久化 前言 AOF 持久化 什么是 AOF 持久化 为什么要后记录日志呢 AOF 的潜在风险 AOF 文件的写入和同步 AOF 文件重写机制 AOF 的数据还原 RDB 持久化 ...

随机推荐

  1. 使用VisualStudioCode开发Vue

    前言 本文主要介绍在VisualStudioCode下开发Vue. Nodejs.Npm.Vue的项目搭建参考下面文章. 用后台开发的逻辑理念学习VUE 在Windows下学习Nodejs.Npm和V ...

  2. Javascript设计模式之原型模式、发布订阅模式

    原型模式 原型模式用于在创建对象时,通过共享某个对象原型的属性和方法,从而达到提高性能.降低内存占用.代码复用的效果. 示例一 function Person(name) { this.name = ...

  3. linux 测试2

    .阅读目录●第一种:cat /dev/null > filename●第二种:: > filename●第三种:> filename●第四种:echo "" &g ...

  4. TWAIN-v2.4-说明文档翻译(2)技术概览

    技术概览 Technical Overview TWAIN架构(TWAIN Architecture) 数据交互的实现在TWAIN中由三类软件元素共同工作完成:应用程序(the application ...

  5. 题解 Sue的小球/名次排序问题/方块消除/奥运物流

    Sue的小球 名次排序问题 方块消除 奥运物流 Sue的小球 题目大意 有 \(n\) 个小球在下落,初始位置 \((x_i,y_i)\),下落速度为 \(v_i\).你初始位置在 \(x_0\),速 ...

  6. appium操作安卓应用所需要的数据准备

    操作系统.系统版本如下所示: desired_caps={} desired_caps["platformName"]="Android" desired_ca ...

  7. 实现前后端分离,最好的方案就是SPA(Single Page Application)

    从通常意义来讲,说到必须,就是指最佳实践上,实现前后端分离,最好的方案就是SPA.所以才会有 前后端分离=SPA 的近似,忽视了其中的差别.但是,既然有疑问了,我们就来看一下,为什么SPA是实现前后端 ...

  8. Typora配置双击图片放大功能

    在Typora中,默认没有点击图片放大功能,本文就教大家如何配置该功能. 我的环境版本 Typora版本:0.11.13 LightBox版本:2.11.3 下载LightBox 可以从Github下 ...

  9. 如何正确使用JMeter性能测试?紧扣面试实际要求

    前段时间专门挑了一段时间在准备面试.经过两次面试后,有一些比较深刻的认识.对于企业要求来说,除了对专业理论知识考究之外,对测试工具这块也是看重的. 一.使用JMeter测试快速入门 1.线程组是什么 ...

  10. 痞子衡嵌入式:超级下载算法RT-UFL v1.0在恩智浦MCUXpresso IDE下的使用

    痞子衡主导的"学术"项目 <RT-UFL - 一个适用全平台i.MXRT的超级下载算法设计> v1.0 版发布近 4 个月了,部分客户已经在实际项目开发调试中用上了这个 ...