Redis多种内存淘汰策略及配置技巧分享


    目录
  • 前言
  • 一、什么是 Redis 的内存淘汰机制？
  • 二、Redis 内存淘汰策略
    • 1. noeviction（拒绝写入，保留所有数据）
    • 2. volatile-lru（最少使用淘汰，仅限过期数据）
    • 3. allkeys-lru（最少使用淘汰，适用于所有数据）
    • 4. volatile-ttl（优先淘汰即将过期数据）
    • 5. allkeys-random（随机淘汰所有数据）
    • 6. volatile-random（随机淘汰，仅限过期数据）
    • 7. volatile-lfu（最少使用淘汰，仅限过期数据）
    • 8. allkeys-lfu（最少使用淘汰，适用于所有数据）
  • 三、如何配置 Redis 的内存淘汰机制？
    • 配置方法
  • 总结

    前言
    Redis 是一个高性能的内存数据库，广泛应用于缓存系统、消息队列等场景。当 Redis 的内存达到限制时，需要根据一定的策略来淘汰数据，以便腾出空间给新数据。本文将深入解析 Redis 的内存淘汰机制，帮助更好地配置 Redis，应对不同的内存需求。
    一、什么是 Redis 的内存淘汰机制？
    Redis 默认将所有数据存储在内存中，当内存满了且没有设置淘汰策略时，Redis 将无法接受新的写入操作。因此，Redis 提供了一些内存淘汰机制，用于自动删除部分数据，为新数据腾出空间。
    二、Redis 内存淘汰策略
    Redis 提供了 8 种内存淘汰策略，允许用户根据实际需求灵活选择。以下是每种策略的详细介绍：
    1. noeviction（拒绝写入，保留所有数据）
    当内存达到最大限制时，Redis 会拒绝新的写入操作，确保现有数据不被淘汰。适用于对数据完整性要求极高的场景，但可能导致服务不可用。
    示例配置：
    
maxmemory 100mb
maxmemory-policy noeviction

    此时，Redis 会在内存使用超过 100MB 后拒绝所有写入操作，并返回OOM command not allowed错误。
    2. volatile-lru（最少使用淘汰，仅限过期数据）
    仅淘汰设置了 过期时间（TTL）的键，使用 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法删除最久未使用的数据。适用于需要定期清理过期缓存的场景。
    示例配置：
    
maxmemory 100mb
maxmemory-policy volatile-lru

    当内存使用达到上限时，Redis 会优先淘汰那些过期且最久未被访问的键。
    3. allkeys-lru（最少使用淘汰，适用于所有数据）
    适用于所有键（无论是否设置过期时间）。Redis 使用 LRU 算法淘汰最久未使用的键。适用于缓存场景，确保热点数据得以保留。
    示例配置：
    
maxmemory 200mb
maxmemory-policy allkeys-lru

    当内存达到 200MB 时，Redis 会优先淘汰那些最久未被访问的键。
    4. volatile-ttl（优先淘汰即将过期数据）
    优先淘汰即将过期的键，适用于数据过期时间较为关键的场景。例如，缓存中的某些数据会在很短时间内过期。
    示例配置：
    
maxmemory 100mb
maxmemory-policy volatile-ttl

    当内存达到限制时，Redis 会优先删除那些即将过期的键，确保系统内存的及时释放。
    5. allkeys-random（随机淘汰所有数据）
    Redis 会从所有的键中随机选择一些进行删除。适用于对数据的访问频率和时效性没有明确要求的场景，随机删除可以避免因某些键过于活跃导致其他键过期不被淘汰的情况。
    示例配置：
    
maxmemory 100mb
maxmemory-policy allkeys-random

    当内存达到限制时，Redis 会随机删除一些键值对。
    6. volatile-random（随机淘汰，仅限过期数据）
    仅从设置了 过期时间 的键中随机删除一些键。适用于那些希望对过期数据进行控制但不关心具体被淘汰哪些数据的场景。
    示例配置：
    
maxmemory 100mb
maxmemory-policy volatile-random

    当内存不足时，Redis 会随机删除设置了过期时间的键。
    7. volatile-lfu（最少使用淘汰，仅限过期数据）
    该策略使用 LFU（Least Frequently Used）算法淘汰访问频率最低的过期数据。适用于那些希望保留高频访问数据的场景。
    示例配置：
    
maxmemory 100mb
maxmemory-policy volatile-lfu

    当内存超出限制时，Redis 会淘汰那些访问频率最低且设置了过期时间的键。
    8. allkeys-lfu（最少使用淘汰，适用于所有数据）
    使用 LFU 算法淘汰所有键中的最不常用数据。适用于缓存和内存使用情况需要动态调整的场景。
    示例配置：
    
maxmemory 100mb
maxmemory-policy allkeys-lfu

    当内存超出 100MB 时，Redis 会删除那些使用频率最少的键，无论这些键是否设置了过期时间。
    三、如何配置 Redis 的内存淘汰机制？
    Redis 的内存淘汰策略可以通过redis.conf配置文件或命令行动态设置。
    配置方法
  • 修改redis.conf文件中的maxmemory-policy配置：

    
maxmemory-policy allkeys-lru

    
  • 使用 Redis 命令动态调整策略：

    
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

    此外，可以通过以下命令查看当前的内存淘汰策略：
    
CONFIG GET maxmemory-policy

    总结
策略描述适用场景
noeviction当内存达到上限时，拒绝新的写入操作，保留现有数据。对数据完整性要求极高，且不允许丢失数据的场景。
volatile-lru仅淘汰设置了过期时间的键，使用 LRU（最近最少使用）算法淘汰最久未使用的数据。需要定期清理过期缓存的场景。
allkeys-lru淘汰所有键，使用 LRU 算法淘汰最久未使用的数据。需要保持活跃数据的缓存场景。
volatile-lfu仅淘汰设置了过期时间的键，使用 LFU（最少频繁使用）算法淘汰最不常用的数据。希望保留高频访问数据的缓存场景。
allkeys-lfu淘汰所有键，使用 LFU 算法淘汰最不常用的数据。缓存中访问频率较低的数据需要被淘汰的场景。
volatile-ttl仅淘汰设置了过期时间的键，优先淘汰即将过期的键。数据过期时间较为关键的场景。
allkeys-random从所有键中随机选择一些进行删除。对数据的时效性和访问频率没有明确要求的场景。
volatile-random仅从设置了过期时间的键中随机删除一些键。不关心淘汰哪些过期数据的场景。

    通过合理配置 Redis 的内存淘汰机制，用户可以根据具体需求灵活选择合适的策略，从而提高缓存效率、优化系统性能，并确保 Redis 在高负载场景下的稳定性。
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