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

redis 数据淘汰策略 volatile-lru:从已设置过期的数据集中挑选最近最少使用的淘汰volatile-ttr:从已设置过期的数据集中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期的数据集中任意挑选数据淘汰allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰allkeys-random:从数据集中任意挑选数据淘汰noenviction:禁止淘汰数据redis淘汰数据时还会同步到aof中.从机 配置文件  # maxmemory <bytes># volat

概述 在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory,在内存限定的情况下是很有用的.譬如,在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 1.5G 的内存大小,减少内存紧张的情况,由此获取更为稳健的服务. 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)中挑选最近最少使用的数据淘汰

淘汰策略的原因 在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory,在内存限定的情况下是很有用的.譬如,在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 1.5G 的内存大小,减少内存紧张的情况,由此获取更为稳健的服务. 6中淘汰策略 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:从设置了过期时间的数据集中,选择最近最久未使用的数据释放: allkeys

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

Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会进行数据淘汰策略. Redis 提供了 6 种数据淘汰策略: 1. volatile-lru:从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰. 2. volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰. 3. volatile-random:从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰. 4. allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰. 5. allkeys-random:从数据集中任意选择数据淘

5.键的过期时间   Redis可以为每个键设置过期时间,当键过期时,会自动删除该键.   对于散列表这种容器,只能为整个键设置过期时间(整个散列表),而不能为键里面的单个元素设置过期时间. 6.数据淘汰策略   可以设置内存最大使用量,当内存使用量超出时,会实行数据淘汰策略. Redis具体有六种淘汰策略: 策略 描述 volatile-lru 从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl 从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-r

目录 内存淘汰是什么?什么时候内存淘汰 内存淘汰策略 Redis中的LRU淘汰算法 源码剖析 第一步:什么时候开始淘汰key 配置读取 检查时机 getMaxmemoryState 第二步:淘汰哪些key freeMemoryIfNeeded redis索引 淘汰池 第三步:如何删除key 第四步:什么时候停止淘汰key 最后 源码版本 Redis 6.0.0 内存淘汰是什么?什么时候内存淘汰 我们知道,当某个key被设置了过期时间之后,客户端每次对该key的访问(读写)都会事先检测该key是否

数据存储和有效期 在 redis 工作流程中,过期的数据并不需要马上就要执行删除操作.因为这些删不删除只是一种状态表示,可以异步的去处理,在不忙的时候去把这些不紧急的删除操作做了,从而保证 redis 的高效 数据的存储 在redis中数据的存储不仅仅需要保存数据本身还要保存数据的生命周期,也就是过期时间.在redis 中 数据的存储结构如下图: 获取有效期 Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态 删除策略 在内存占用与CPU占用之间寻找一

1.Redis中key的的过期时间 通过EXPIRE key seconds命令来设置数据的过期时间.返回1表明设置成功,返回0表明key不存在或者不能成功设置过期时间.在key上设置了过期时间后key将在指定的秒数后被自动删除.被指定了过期时间的key在Redis中被称为是不稳定的. 当key被DEL命令删除或者被SET.GETSET命令重置后与之关联的过期时间会被清除 127.0.0.1:6379> setex s 20 1 OK 127.0.0.1:6379> ttl s (intege

1.Redis中key的的过期时间 通过EXPIRE key seconds命令来设置数据的过期时间.返回1表明设置成功,返回0表明key不存在或者不能成功设置过期时间.在key上设置了过期时间后key将在指定的秒数后被自动删除.被指定了过期时间的key在Redis中被称为是不稳定的. 当key被DEL命令删除或者被SET.GETSET命令重置后与之关联的过期时间会被清除 127.0.0.1:6379> setex s 20 1 OK 127.0.0.1:6379> ttl s (intege

含义: FIFO:First In First Out,先进先出LRU:Least Recently Used,最近最少使用 LFU:Least Frequently Used,最不经常使用 以上三者都是缓存过期策略. 原理和实现: 一.FIFO按照“先进先出(First In,First Out)”的原理淘汰数据,正好符合队列的特性,数据结构上使用队列Queue来实现. 如下图: 1. 新访问的数据插入FIFO队列尾部,数据在FIFO队列中顺序移动: 2. 淘汰FIFO队列头部的数据: 二.L

volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用 的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数 据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据 淘汰 allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random:

什么样的数据适合放入Redis? sql执行耗时特别久,且结果不频繁变动的数据,适合放入Redis. Redis是单线程的,为什么会这么快? 纯内存操作 单线程操作,避免频繁的上下文切换 采用了非阻塞I/O多路复用机制 Redis数据类型及使用场景 Redis只能存5G数据,可你写了10G,如何删除多余的5G数据? Redis采用定期删除+惰性删除策略: 定期删除,redis每过一段时间(默认100ms)进行随机抽取检查,有过期key则删除: 惰性删除,放任过期键不管,在每次获取键时检查是否过期

内存淘汰机制之LRU与LFU LRU(Least Recently Used):淘汰 近期最不会访问的数据 LFU(Least Frequently Used):淘汰 最不经常使用(访问次数少) 所谓淘汰就是将内存中指定部分的数据移除,释放空间提供给新来的数据. LRU LeetCode入口

LRU (Least Recently Used), 即最近最少使用用算法,是一种常见的 Cache 页面置换算法,有利于提高 Cache 命中率. LRU 的算法思想:对于每个页面,记录该页面自上一次被访问以来所经历的时间 \(t\),当淘汰一个页面时,应选择所有页面中其 \(t\) 值最大的页面,即内存中最近一段时间内最长时间未被使用的页面予以淘汰. 其余常见的页面置换算法还有: OPT:理想化的置换算法,假设 OS 知道程序后续访问的所有页面的顺序,每次淘汰页面时,OPT 选择的页面将是以

http://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7151812.html 本文对Redis的过期机制简单的讲解一下 讲解之前我们先抛出一个问题,我们知道很多时候服务器经常会用到redis作为缓存,有很多数据都是临时缓存一下,可能用过之后很久都不会再用到了(比如暂存session,又或者只存放日行情股票数据)那么就会出现一下几个问题了 Redis会自己回收清理不用的数据吗? 如果能,那如何配置? 如果不能,如何防止数据累加后大量占用存储空间的问题? 之前一直接触Redis

本文对Redis的过期机制简单的讲解一下 讲解之前我们先抛出一个问题,我们知道很多时候服务器经常会用到redis作为缓存,有很多数据都是临时缓存一下,可能用过之后很久都不会再用到了(比如暂存session,又或者只存放日行情股票数据)那么就会出现一下几个问题了 Redis会自己回收清理不用的数据吗? 如果能,那如何配置? 如果不能,如何防止数据累加后大量占用存储空间的问题? 之前一直接触Redis不是很深入,最近项目当中遇到一个需求场景,需要清空一些存放在Redis的数据,主要是通过一些时间进行

本文对Redis的过期机制简单的讲解一下 讲解之前我们先抛出一个问题,我们知道很多时候服务器经常会用到redis作为缓存,有很多数据都是临时缓存一下,可能用过之后很久都不会再用到了(比如暂存session,又或者只存放日行情股票数据)那么就会出现一下几个问题了 Redis会自己回收清理不用的数据吗? 如果能,那如何配置? 如果不能,如何防止数据累加后大量占用存储空间的问题? 之前一直接触Redis不是很深入,最近项目当中遇到一个需求场景,需要清空一些存放在Redis的数据,主要是通过一些时间进行

本文对Redis的过期机制简单的讲解一下 讲解之前我们先抛出一个问题,我们知道很多时候服务器经常会用到redis作为缓存,有很多数据都是临时缓存一下,可能用过之后很久都不会再用到了(比如暂存session,又或者只存放日行情股票数据)那么就会出现一下几个问题了 Redis会自己回收清理不用的数据吗? 如果能,那如何配置? 如果不能,如何防止数据累加后大量占用存储空间的问题? 之前一直接触Redis不是很深入,最近项目当中遇到一个需求场景,需要清空一些存放在Redis的数据,主要是通过一些时间进行

为什么对缓存只删除不更新 不更新缓存是防止并发更新导致的数据不一致. 所以为了降低数据不一致的概率,不应该更新缓存,而是直接将其删除, 然后等待下次发生cache miss时再把数据库中的数据同步到缓存. 先更新数据库还是先删除缓存? 有两个选择: 1. 先删除缓存,再更新数据库 2. 先更新数据库,再删除缓存 如果先删除缓存,有一个明显的逻辑错误:考虑两个并发操作,线程A删除缓存后,线程B读该数据时会发生Cache Miss,然后从数据库中读出该数据并同步到缓存中,此时线程A更新了数据库. 结