浅谈Redis缓存有哪些淘汰策略

目录

• Redis过期策略
• 定时删除
• 惰性删除
• 定期删除
• Redis的内存淘汰机制
• LRU和LFU的区别
• LRU
• LFU
• Redis重启如何恢复数据呢？
• 总结

Redis过期策略

我们首先来了解一下Redis的内存淘汰机制。

定时删除

概述
    redis默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。注意这里是随机抽取的。为什么要随机呢？你想一想假如 redis 存了几十万个 key ，每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key 的话，就会给 CPU 带来很大的负载！

优点

• 保证内存被尽快释放

缺点

• 若过期key很多，删除这些key会占用很多的CPU时间，在CPU时间紧张的情况下，CPU不能把所有的时间用来做要紧的事儿，还需要去花时间删除这些key。
• 定时器的创建耗时，若为每一个设置过期时间的key创建一个定时器（将会有大量的定时器产生），性能影响严重

总结

用处理器性能换取存储空间 （拿时间换空间）

惰性删除

key过期的时候不删除，每次从数据库获取key的时候去检查是否过期，若过期，则删除，返回null。

优点

• 删除操作只发生在从数据库取出key的时候发生，而且只删除当前key，所以对CPU时间的占用是比较少的，而且此时的删除是已经到了非做不可的地步。

缺点

• 若大量的key在超出超时时间后，很久一段时间内，都没有被获取过，那么可能发生内存泄露（无用的垃圾占用了大量的内存）

总结

用存储空间换取处理器性能（拿空间换时间）

定期删除

如果当前库中没有一个key设置了过期时间，直接执行下一个库的遍历，随机获取一个设置了过期时间的key，检查该key是否过期，如果过期，删除key，判断定期删除操作是否已经达到指定时长，若已经达到，直接退出定期删除。（默认每个库检测20个key）

优点

• 通过限制删除操作的时长和频率，来减少删除操作对CPU时间的占用--处理"定时删除"的缺点 2)定期删除过期key--处理"惰性删除"的缺点。
• 定期删除过期key--处理"惰性删除"的缺点。

缺点

• 在内存友好方面，不如"定时删除"。
• 在CPU时间友好方面，不如"惰性删除"。

Redis的内存淘汰机制

简述
Redis有过期策略，假如你的Redis只能存1G的数据，你一个请求写入2G，而你也没有及时请求key，那么惰性删除就不生效了，Redis占用内存就会越来越高。

Redis可以设置内存大小：

# maxmemory <bytes>
# 设置Redis最大占用内存大小为100
maxmemory 100mb

超过了这个内存大小，就会触发内存淘汰机制，Redis有一个默认配置，这个是Redis的默认 内存淘汰机制：

# maxmemory-policy noeviction

maxmemory-policy一共有8个值，当内存不足时：

• noeviction： 不删除，直接返回报错信息。
• allkeys-lru：移除最久未使用（使用频率最少）使用的key。推荐使用这种。
• volatile-lru：在设置了过期时间key中，移除最久未使用的key。
• allkeys-random：随机移除某个key。
• volatile-random：在设置了过期时间的key中，随机移除某个key。
• volatile-ttl： 在设置了过期时间的key中，移除准备过期的key。
• allkeys-lfu：移除最近最少使用的key。
• volatile-lfu：在设置了过期时间的key中，移除最近最少使用的key。

LRU和LFU的区别

LRU

LRU是最近最少使用页面置换算法(Least Recently Used),也就是首先淘汰最长时间未被使用的页面!
比如有数据 1，1，1，2，2，3 此时缓存中已有（1，2） 当3加入的时候，得把前面的1淘汰，变成（3，2）

LFU

LFU是最近最不常用页面置换算法(Least Frequently Used),也就是淘汰一定时期内被访问次数最少的页!

比如有数据 1，1，1，2，2，3 缓存中有（1(3次)，2(2次)） 当3加入的时候，得把后面的2淘汰，变成（1(3次)，3(1次)）

Redis重启如何恢复数据呢？

Redis启动前会先检查AOF文件，不存在才会去加载RDB文件，因为AOF的数据完整性高，最多也就损失1秒的数据。

总结

• AOF恢复比较慢；RDB文件小，恢复快。
• RDB是数据快照文件，AOF是命令操作的日志文件，追加写。

到此这篇关于浅谈Redis缓存有哪些淘汰策略的文章就介绍到这了,更多相关Redis缓存淘汰策略内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！