本文从源码层面分析了 redis 的缓存淘汰机制,并在文章末尾描述使用 Java 实现的思路,以供参考. 相关配置 为了适配用作缓存的场景,redis 支持缓存淘汰(eviction)并提供相应的了配置项: maxmemory 设置内存使用上限,该值不能设置为小于 1M 的容量. 选项的默认值为 0,此时系统会自行计算一个内存上限. maxmemory-policy 熟悉 redis 的朋友都知道,每个数据库维护了两个字典: db.dict:数据库中所有键值对,也被称作数据库的 keyspace…

https://blog.csdn.net/Jack__Frost/article/details/72478400?locationNum=13&fps=1 每台redis的服务器的内存都是有限的,而且也不是所有的内存都用来存储信息.而且redis的实现并没有在内存这块做太多的优化,所以实现者为了防止内存过于饱和,采取了一些措施来管控内存. 文章结构:(1)内存策略:(2)内存释放机制原理:(3)项目中如何合理应用淘汰策略:(4)单机版Redis内存优化注意点. 一.内存策略:先来吃份官方文档…

http://blog.720ui.com/2016/redis_action_02_maxmemory_policy/#volatile-lru 文章目录 1. 如何配置 2. 动态改配置命令 2.1. 设置最大内存 2.2. 设置淘汰策略 3. 内存淘汰策略 3.1. volatile-lru 3.2. volatile-ttl 3.3. volatile-random 3.4. allkeys-lru 3.5. allkeys-random 3.6. no-enviction 4. 如何选…

将redis用做缓存是一种非常常见的手段,然而由于内存大小的限制,会导致redis在内存空间满了以后需要处理继续存入的数据.总计有以下几种策略: volatile-ttl:在设置了过期时间的数据集里,淘汰离过期时间最近的key. volatile-random:在设置了过期时间的数据集里,淘汰任意一个key. volatile-lru:在设置了过期时间的数据集里,淘汰最近最不常使用的key. allkeys-random:在所有数据集里,淘汰任意一个key. allkeys-lru:在所有数据集…

FIFO.LFU.LRU FIFO:先进先出算法 FIFO(First in First out),先进先出.在FIFO Cache设计中,核心原则就是:如果一个数据最先进入缓存中,则应该最早淘汰掉. 1.利用一个双向链表保存数据, 2.当来了新的数据之后便添加到链表末尾, 3.如果Cache存满数据,则把链表头部数据删除, 4.然后把新的数据添加到链表末尾. 5.在访问数据的时候,如果在Cache中存在该数据的话,则返回对应的value值: 6.否则返回-1.如果想提高访问效率,可以利用has…

LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰.该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t,当须淘汰一个页面时,选择现有页面中其 t 值最大的,即最近最少使用的页面予以淘汰. LRU正如我们日常生活时使用手机那样子:我们会打开多个应用,在后台应用管理可以看到你打开的应用列表,最近的开的排的靠前,比较旧的没用就靠的比较后了.可是,要知道,我们的手机内存是有限的,如果开太多应用,把…

为了更好的利用内存,使Redis存储的都是缓存的热点数据,Redis设计了相应的内存淘汰机制(也叫做缓存淘汰机制) 通过maxmemory 配置项来设置允许用户使用的最大内存大小,当内存数据集大小达到一定的大小时,就会根据maxmemory-policy noeviction配置项配置的策略来进行数据淘汰. 内存淘汰的过程 客户端发起了需要申请更多内存的命令(如set) Redis检查内存使用情况,如果已使用的内存大于maxmemory则开始根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存(key),从而换…

一般来说,缓存的容量是小于数据总量的,所以,当缓存数据越来越多,Redis 不可避免的会被写满,这时候就涉及到 Redis 的内存淘汰机制了.我们需要选定某种策略将"不重要"的数据从 Redis 中清除,为新的数据腾出空间. 配置 Redis 内存大小 我们应该为 Redis 设置多大的内存容量呢? 根据"八二原理",即 80% 的请求访问了 20% 的数据,因此如果按照这个原理来配置,将 Redis 内存大小设置为数据总量的 20%,就有可能拦截到 80% 的请求…

当客户端会发起需要更多内存的申请,Redis检查内存使用情况,如果实际使用内存已经超出maxmemory,Redis就会根据用户配置的淘汰策略选出无用的key; 当前Redis3.0版本支持的淘汰策略有6种: 1. volatile-lru:从设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选出最近最少使用的数据淘汰.没有设置过期时间的key不会被淘汰,这样就可以在增加内存空间的同时保证需要持久化的数据不会丢失. 2. volatile-ttl:除了淘汰机制采用LRU,策略基…

上一讲提到,缓存的容量总是小于后端数据库的.随着业务系统的使用,缓存数据会撑满内存空间,该怎么处理呢? 本节我们来学习内存淘汰机制.在Redis 4.0之前有6种内存淘汰策略,之后又增加2种,一共8种,如下图所示: noeviction策略:内存空间达到maxmemory时,不会淘汰数据,有新写入时会返回错误. volatile-ttl策略:针对设置了过期时间的键值对,根据过期时间的先后进行修改,越早过期的越先被删除. volatile-random策略:在设置了过期时间的键值对中,进行随机删除…