Redis采用惰性+定期的key淘汰策略 1. Redis配置项hz定义了serverCron任务的执行周期,默认为10,即CPU空闲时每秒执行10次; 2. 每次过期key清理的时间不超过CPU时间的25%,即若hz=1,则一次清理时间最大为250ms,若hz=10,则一次清理时间最大为25ms; 3. 清理时依次遍历所有的db; 4. 从db中随机取20个key,判断是否过期,若过期,则逐出; 5. 若有5个以上key过期,则重复步骤4,否则遍历下一个db; 6. 在清理过程中,若达到了25

转载自:http://blog.csdn.net/a_bang/article/details/52986935?locationNum=9&fps=1 项目中有个接口要频繁调用查询数据库中的数据,为了降低数据库的压力,所以把一部分记录先缓存在redis中,对redis中的数据设置了期限.今天无意间发现一个问题,使用dbsize查询出来的数量,比实际缓存量要高一部分.用 redis-cli keys '*'|wc -l 获取到的数据和实际情况是一样的.如下面两图: 对比发现,redis中key的

"叮--",美好的周六就这么被一阵钉钉消息吵醒了. 业务组的同学告诉我说很多用户的帐号今天被强制下线.我们的帐号系统正常的逻辑是用户登录一次后,token的有效期可以维持一天的时间.现在的问题是用户大概每10分钟左右就需要重新登录一次.这种情况一般有两种原因:1.token生成时出问题.2.验证token时出现问题. 通过检查日志,我发现是验证token时,Redis中已经没有对应的token了.并且确定了生成新的token时,set到Redis中的有效期是正确的,那么就基本可以确定是

redis 中的key值过期后,触发通知事件 1.创建springboot工程,创建监听类 maven配置 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> <version>1.5.10.RELEASE</ver

在使用 Redis.Codis 时,我们经常需要做一些批量操作,通过连接数据库批量对 key 进行操作: 关于未过期: 1.常有大批量的key未设置过期,导致内存一直暴增 2.rd需求 扫描出这些key,rd自己处理过期(一般dba不介入数据的修改) 3.dba 批量设置过期时间,(一般测试可以直接批量设置,线上谨慎操作) 通过一段代码,批量实现给未设置过期的key,设置24小时过期 from redis import Redis def setExpiredKeys(): try: if re

<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> <version>1.5.10.RELEASE</version> </dependency> import org.springframework.data.redis.connecti

前言 Redis缓存淘汰策略与Redis键的过期删除策略并不完全相同,前者是在Redis内存使用超过一定值的时候(一般这个值可以配置)使用的淘汰策略:而后者是通过定期删除+惰性删除两者结合的方式进行内存淘汰的.缓存,不是存储,无法保证以前设置的缓存绝对存在.因为缓存容量是有上限的,即使set值的时候不设置过期时间,在内存不够的时候,会根据内存淘汰策略删除一些缓存.设置过期时间的key是如何删除的?过期后会立即释放内存吗? 过期删除策略 定期删除 Redis过期Key清理的机制对清理的频率和最大时

PS:本文已收录到1.1K Star数开源学习指南--<大厂面试指北>,如果想要了解更多大厂面试相关的内容,了解更多可以看 http://notfound9.github.io/interviewGuide/#/docs/BATInterview [大厂面试02期]Redis过期key是怎么样清理的? 在Redis中,对于过期key的清理主要有惰性清除,定时清理,内存不够时清理三种方法,下面我们就来具体看看这三种清理方法. (1)惰性清除 在访问key时,如果发现key已经过期,那么会将key

前言 redis和数据相比除了他们的结构型颠覆以外!还有他们存储位置也是不相同.传统数据库将数据存储在硬盘上每次数据操作都需要IO而Redis是将数据存储在内存上的.这里稍微解释下IO是啥意思.IO就是输入流输出流方式将数据在硬盘和内存之间进行交互!而redis直接在内存上就剩下了IO操作.这也是redis快的原因之一吧 内存相对于硬盘来说很宝贵.我们平时的电脑也是硬盘是内存的几百倍.既然内存很宝贵而redis又将数据存储在内存上那么redis肯定不能肆无忌惮的进行存储 .这就需要redis和开

Redis 中 key 的过期删除策略 前言 Redis 中 key 的过期删除策略 1.定时删除 2.惰性删除 3.定期删除 Redis 中过期删除策略 从库是否会脏读主库创建的过期键 内存淘汰机制 内存淘汰触发的最大内存 有哪些内存淘汰策略 内存淘汰算法 LRU LFU 总结 参考 Redis 中 key 的过期删除策略 前言 Redis 中的 key 设置一个过期时间,在过期时间到的时候,Redis 是如何清除这个 key 的呢? 这来分析下 Redis 中的过期删除策略和内存淘汰机制 R

一,有三种不同的删除策略(1),立即清理.在设置键的过期时间时,创建一个回调事件,当过期时间达到时,由时间处理器自动执行键的删除操作. (2),惰性清理.键过期了就过期了,不管.当读/写一个已经过期的key时,会触发惰性删除策略,直接删除掉这个过期key (3),定期清理.每隔一段时间,对expires字典进行检查,删除里面的过期键. 二,详细说明三种清理方式的优劣(1)立即清理立即删除能保证内存中数据的最大新鲜度,因为它保证过期键值会在过期后马上被删除,其所占用的内存也会随之释放.但是立即删除

1. 前言 在使用redis集群时,发现过期key始终监听不到.网上也没有现成的解决方案.于是想,既然不能监听集群,那我可以建立多个redis连接,分别对每个redis的key过期进行监听.以上做法可能不尽人意,目前也没找到好的解决方案,如果有好的想法,请留言告知哦!不多说,直接贴我自己的代码! 2. 代码实现 关于Redis集群配置代码此处不贴,直接贴配置监听类代码! redis.host1: 10.113.56.68 redis.port1: 7030 redis.host2: 10.113

Spring整合redis实现key过期事件监听:https://www.cnblogs.com/pxblog/p/13969375.html 可以用于简单的过期订单取消支付.7天自动收货场景中 1.Spring Boot整合redis 参考 https://www.cnblogs.com/pxblog/p/12980634.html 2.打开redis服务的配置文件   添加notify-keyspace-events Ex  如果是注释了,就取消注释 然后重启redis Linux安装red

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map

转自:https://my.oschina.net/andylucc/blog/741965 摘要 Redis是一款优秀的.开源的内存数据库,我在阅读Redis源码实现的过程中,时时刻刻能感受到Redis作者为更好地使用内存而费尽各种心思,例如最明显的是对于同一种数据结构在不同应用场景下提供了基于不同底层编码的实现(如压缩列表.跳跃表等).今天我们暂时放下对Redis不同数据结构的探讨,来一起看看Redis提供的另一种机制——内存淘汰机制. 探初衷 Redis内存淘汰指的是用户存储的一些键被可以

redis 数据淘汰策略 volatile-lru:从已设置过期的数据集中挑选最近最少使用的淘汰volatile-ttr:从已设置过期的数据集中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期的数据集中任意挑选数据淘汰allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰allkeys-random:从数据集中任意挑选数据淘汰noenviction:禁止淘汰数据redis淘汰数据时还会同步到aof中.从机 配置文件  # maxmemory <bytes># volat

Redis内存淘汰指的是用户存储的一些键被可以被Redis主动地从实例中删除,从而产生读miss的情况,那么Redis为什么要有这种功能?这就是我们需要探究的设计初衷.Redis最常见的两种应用场景为缓存和持久存储,首先要明确的一个问题是内存淘汰策略更适合于那种场景?是持久存储还是缓存? 内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存,用一定的缓存miss来换取内存的使用效率. 作为Redis用户,我如何使用Redis提供的这个特性呢?看看下面配置 # maxmemory <bytes> 我们可以通

什么样的数据适合放入Redis? sql执行耗时特别久,且结果不频繁变动的数据,适合放入Redis. Redis是单线程的,为什么会这么快? 纯内存操作 单线程操作,避免频繁的上下文切换 采用了非阻塞I/O多路复用机制 Redis数据类型及使用场景 Redis只能存5G数据,可你写了10G,如何删除多余的5G数据? Redis采用定期删除+惰性删除策略: 定期删除,redis每过一段时间(默认100ms)进行随机抽取检查,有过期key则删除: 惰性删除,放任过期键不管,在每次获取键时检查是否过期

Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会进行数据淘汰策略. Redis 提供了 6 种数据淘汰策略: 1. 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. 2. 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. 3. volatile-random:从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰. 4. allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰. 5. allkeys-random:从数据集中任意选择数据淘