目录

1、MaxMemory

2、Expire数据结构

3、删除策略

3.1、惰性删除

3.2、主动删除

3.3、缓存淘汰策略

​​​​​​​3.4、缓存淘汰策略的选择

---

1、MaxMemory

• Redis作为DB使用时，为了保证数据的完整性，不允许淘汰任何键值对。
• Redis作为缓存使用时，maxmemory默认为0，表示不限制最大内存。随着key-value越来越多，Redis性能会急剧下降。
• 可以在redis.conf中通过maxmemory变量设置最大内存。
• 可通过执行命令CONFIG GET maxmemory查看当前最大内存。
• 设置maxmemory后，当趋近maxmemory时，通过缓存淘汰策略，从内存中删除对象。

2、Expire数据结构

• 通过expire命令设置key的存活时间：expire key ttl(单位秒)->设置key在ttl秒后失效。
• 通过ttl命令查看key还有多久失效。-1：永久有效；-2：已失效。

        

        dict 用来维护一个 Redis 数据库中包含的所有 Key-Value 键值对，expires则用于维护一个 Redis 数据库中设置了失效时间的键(即key与失效时间的映射)。

        设置了失效时间的key和具体的失效时间全部都维护在 expires 这个字典表中。

        当我们使用 expire命令设置一个key的失效时间时，Redis 首先到 dict 这个字典表中查找要设置的key是否存在，如果存在就将这个key和失效时间添加到 expires 这个字典表。

        当我们使用 setex命令向系统插入数据时，Redis 首先将 Key 和 Value 添加到 dict 这个字典表中，然后将 Key 和失效时间添加到 expires 这个字典表中。

3、删除策略

        惰性删除、主动删除。

​​​​​​​3.1、惰性删除

        Redis 服务器不主动删除过期的键值，而是当访问键值时，再检查当前的键值是否过期，如果过期则执行删除并返回 null 给客户端；如果没过期则正常返回值信息给客户端。

        优点是不会浪费太多的系统资源，只是在每次访问时才检查键值是否过期。

        缺点是删除过期键不及时，造成了一定的空间浪费。

3.2、主动删除

• FIFO(First In First Out，先进先出)

        根据缓存被存储的时间，离当前最远的数据优先被淘汰。

• LRU(Least Recently Used，最近最少使用)

        根据最近被使用的时间，离当前最远的数据优先被淘汰。

        核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。

• LFU(Least Frequently Used， 最不经常使用)

        在一段时间内，缓存数据被使用次数最少的会被淘汰。

        核心思想是“如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小”。

• Random

        随机删除

• Ttl

        从将要过期的数据集中选择数据删除。

3.3、缓存淘汰策略

当Redis节点分配的内存使用到达最大值以后，Redis会启动内存淘汰策略。

• 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-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰
• Allkeys-lru：从所有键中，移除最近最少使用的key
• Allkeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰
• No-eviction：不淘汰任何缓存，内存不足以容纳新写入数据时，写入操作报错。

volatile前缀的策略都是从已设置过期时间数据集中进行淘汰。

allkeys前缀的策略都是面向所有key进行淘汰。

LRU（least recently used）最近最少用到的。

​​​​​​​3.4、缓存淘汰策略的选择

• allkeys-random:缓存数据没有明显的冷热之分，每个元素以相同的概率被访问
• allkeys-lru/volatile-lru:数据有明显的冷热之分，希望将最常访问的数据留在缓存中

以上内容为个人学习理解，如有问题，欢迎在评论区指出。

部分内容截取自网络，如有侵权，联系作者删除。