Redis是基于内存的key-value数据库,因为系统内存大小有限,所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。
通过redis.conf配置文件设置内存大小
//设置Redis最大占用内存大小为100M
maxmemory?100mb
通过命令修改,Redis支持运行时动态修改内存大小
//设置Redis最大占用内存大小为100M
127.0.0.1:6379>?config?set?maxmemory?100mb
//获取设置的Redis能使用的最大内存大小
127.0.0.1:6379>?config?get?maxmemory
如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0,在64位操作系统下不限制内存大小,在32位操作系统下最多使用3GB内存
noeviction(默认策略):对于写请求不再提供服务,直接返回错误(DEL请求和部分特殊请求除外)
allkeys-lru:从所有key中使用LRU算法进行淘汰
volatile-lru:从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰
allkeys-random:从所有key中随机淘汰数据
volatile-random:从设置了过期时间的key中随机淘汰
volatile-ttl:在设置了过期时间的key中,根据key的过期时间进行淘汰,越早过期的越优先被淘汰
当使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl这三种策略时,如果没有key可以被淘汰,则和noeviction一样返回错误
通过命令设置淘汰策略
//获取当前内存淘汰策略
127.0.0.1:6379>?config?get?maxmemory-policy
//设置淘汰策略
127.0.0.1:6379>?config?set?maxmemory-policy?allkeys-lru
通过redis.conf配置文件设置淘汰策略
maxmemory-policy?allkeys-lru
LRU(Least?Recently?Used),即最近最少使用,是一种缓存置换算法。在使用内存作为缓存的时候,缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满,这个时候继续往缓存里面添加数据,就需要淘汰一部分老的数据,释放内存空间用来存储新的数据。
这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想是:如果一个数据在最近一段时间没有被用到,那么将来被使用到的可能性也很小,所以就可以被淘汰掉。
Redis使用的是近似LRU算法,它跟常规的LRU算法还不太一样。近似LRU算法通过随机采样法淘汰数据,每次随机出5(默认)个key,从里面淘汰掉最近最少使用的key。
可以通过maxmemory-samples参数修改采样数量:
例:maxmemory-samples?10
maxmenory-samples配置的越大,淘汰的结果越接近于严格的LRU算法
Redis为了实现近似LRU算法,给每个key增加了一个额外增加了一个24bit的字段,用来存储该key最后一次被访问的时间。
Redis3.0对近似LRU算法进行了一些优化。新算法会维护一个候选池(大小为16),池中的数据根据访问时间进行排序,第一次随机选取的key都会放入池中,随后每次随机选取的key只有在访问时间小于池中最小的时间才会放入池中,直到候选池被放满。当放满后,如果有新的key需要放入,则将池中最后访问时间最大(最近被访问)的移除。
当需要淘汰的时候,则直接从池中选取最近访问时间最小(最久没被访问)的key淘汰掉就行。
LFU算法是Redis4.0里面新加的一种淘汰策略。它的全称是Least?Frequently?Used,它的核心思想是根据key的最近被访问的频率进行淘汰,很少被访问的优先被淘汰,被访问的多的则被留下来。
LFU算法能更好的表示一个key被访问的热度。假如你使用的是LRU算法,一个key很久没有被访问到,只刚刚是偶尔被访问了一次,那么它就被认为是热点数据,不会被淘汰,而有些key将来是很有可能被访问到的则被淘汰了。如果使用LFU算法则不会出现这种情况,因为使用一次并不会使一个key成为热点数据。
LFU一共有两种策略:
volatile-lfu:在设置了过期时间的key中使用LFU算法淘汰key
allkeys-lfu:在所有的key中使用LFU算法淘汰数据
设置使用这两种淘汰策略跟前面讲的一样,不过要注意的一点是这两周策略只能在Redis4.0及以上设置,如果在Redis4.0以下设置会报错