1. 查询Redis最大占用内存

# 查询最大占用内存
config get maxmemory
# 为0时在64操作系统中不限制内存,在32位操作系统中最大为3GB

2. Redis设置最大占用内存

  • 通过配置文件设置
# 设置最大占用内存大小为100MB
maxmemory 100MB
  • 通过命令设置
# 设置最大占用内存大小为100MB
config set maxmemory 100MB

3. Redis内存淘汰策略

  • noeviction(默认策略)

      对于写请求不再提供服务,直接返回错误(DEL或部分特殊请求除外)。
  • 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,越早过期越优先淘汰。

    注意: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,则和默认策略一样返回错误。

4. 查询Redis内存淘汰策略

# 查询内存淘汰策略
config get maxmemory-policy

5. Redis设置内存淘汰策略

  • 通过配置文件设置
# 设置内存淘汰策略为:allkeys-lru
maxmemory-policy allkeys-lru
  • 通过命令设置
# 设置内存淘汰策略为:allkeys-lru
config set maxmemory-policy allkeys-lru

6. LRU算法

  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,这个时候继续添加数据,就需要淘汰一部分数据,释放内存空间存储新的数据。此时就可以使用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。

7. LRU算法在Redis中的实现

  Redis使用的是近似LRU算法。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:修改配置文件中maxmemory-samples 10或通过命令config set maxmemory-samples 10。maxmenory-samples配置的数值越大,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额外增加了24字节,用来存储该key最后一次被访问的时间。

8. Redis3.0对近似LRU的优化

  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(最久未被访问)的key淘汰。

9. Redis4.0新增LFU算法

  LFU(Least Frequently Used),它的核心思想是:根据key的最近访问频率进行淘汰,很少被访问的优先被淘汰,访问多的则被留下来。

  LFU算法能更好的表示一个key被访问的热度。假如使用的是LRU算法,一个key很久没有被访问,但是刚刚偶尔被访问了一次,那么它就被认为是热点数据,不会被淘汰,而有些key将来很有可能被访问到但被淘汰了。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。

10. LFU算法策略

  • volatile-lfu

      在设置了过期时间的key中使用LFU算法淘汰。
  • allkeys-lfu

      在所有的key中使用LFU算法淘汰数据。

    注意:LFU策略只能在Redis4.0及以上版本使用,版过低会报错。

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