將 redis 用作快取時, 如果記憶體空間用滿, 就會自動驅逐老的資料。
maxmemory用於指定 redis 能使用的最大記憶體。既可以在redis.conf檔案中設定, 也可以在執行過程中通過 config set 命令動態修改
當記憶體使用達到最大限制時, 如果需要儲存新資料, 根據配置的策略(policies)的不同, redis可能直接返回錯誤資訊, 或者刪除部分老的資料。
fifo：first in first out，先進先出。判斷被儲存的時間，離目前最遠的資料優先被淘汰。
lru：least recently used，最近最少使用。判斷最近被使用的時間，目前最遠的資料優先被淘汰。
lfu：least frequently used，最不經常使用。在一段時間內，資料被使用次數最少的，優先被淘汰。
不刪除策略, 達到最大記憶體限制時, 如果需要更多記憶體, 直接返回錯誤資訊。 大多數寫命令都會導致占用更多的記憶體(有極少數會例外, 如 del )。
所有key通用; 優先刪除最近最少使用(less recently used ,lru) 的 key。
只限於設定了 expire 的部分; 優先刪除最近最少使用(less recently used ,lru) 的 key。
所有key通用; 隨機刪除一部分 key。
只限於設定了 expire 的部分; 隨機刪除一部分 key。
只限於設定了 expire 的部分; 優先刪除剩餘時間(time to live,ttl) 短的key。
一般來說:
如果分為熱資料與冷資料, 推薦使用 allkeys-lru 策略。 也就是, 其中一部分key經常被讀寫. 如果不確定具體的業務特徵, 那麼 allkeys-lru 是乙個很好的選擇。
如果需要迴圈讀寫所有的key, 或者各個key的訪問頻率差不多, 可以使用 allkeys-random 策略, 即讀寫所有元素的概率差不多。
假如要讓 redis 根據 ttl 來篩選需要刪除的key, 請使用 volatile-ttl 策略。
volatile-lru 和 volatile-random 策略主要應用場景是: 既有快取,又有持久key的例項中。 一般來說, 像這類場景, 應該使用兩個單獨的 redis 例項。
值得一提的是, 設定 expire 會消耗額外的記憶體, 所以使用 allkeys-lru 策略, 可以更高效地利用記憶體, 因為這樣就可以不再設定過期時間了
參考 ：
redis 淘汰策略
lru least recently used 演算法，如果資料最近被訪問過，那麼將來被剛問的機率也是很高的。lfu lfu 如果資料過去被訪問多次，那麼將來被剛問的機率也是更高。過期策略 1惰性刪除，當key被訪問時檢查改key的過期時間，若已過期刪除，已過期未被訪問的資料保持在記憶體中，小號記憶...
redis 淘汰策略
redis 淘汰策略有哪些？1，volatile lru 從已設定過期時間的雜湊表 server.db i expires 中隨機挑選多個key,然後在選到的key中用lru演算法淘汰最近最少使用的資料 2，allkey lru 從所有key的雜湊表 server.db i dict 中隨機挑選多個...
redis資料淘汰策略
在 redis 中，允許使用者設定最大使用記憶體大小 server.maxmemory，在記憶體限定的情況下是很有用的。譬如，在一台 8g 機子上部署了 4 個 redis 服務點，每乙個服務點分配 1.5g 的記憶體大小，減少記憶體緊張的情況，由此獲取更為穩健的服務。redis 記憶體資料集大小上...