Redis六種淘汰策略

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。預設情況下 memcached就是這就方式。

lru是redis唯一支援的**演算法，本文講解限制最大記憶體使用量的maxmemory指令，並深入講解redis所使用的近似lru演算法。

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。

如：config set maxmemory 200mb

比如，要設定100mb的記憶體限制，可以在redis.conf中設定

將maxmemory設定為0，則表示不進行記憶體限制。

當記憶體使用達到最大限制時，如果需要儲存新資料，根據配置的策略的不同，redis可能直接返回錯誤資訊，或者刪除部分老的資料。根據maxmemory-policy配置的策略，來決定具體的行為。redis.conf配置如下：

allkeys-lru:所有key通用；優先刪除最少(less recently used, lru)使用的key

volatile-lru：只限於設定了expire的部分；優先刪除最近最少使用的key。

allkeys-random：所有key通用；隨機刪除一部分key.

volatile-random：只限於設定了expire的部分；隨機刪除一部分key

volatile-ttl：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

如果沒有設定expire的key，不滿足先決條件；則volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl策略的行為和noeviction基本一致

設定淘汰策略時需要根據系統的特徵選擇合適的策略，在執行時也可以通過命令動態設定驅逐策略，並通過info命令監控快取的miss和hit來進行調優。

一般來說：

（1）如果分為熱資料與冷資料，推薦使用allkey-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時乙個很好的選擇。

（2）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。

（3）假如要讓redis根據ttl來篩選需要刪除的key，使用volatile-ttl策略

volatile-lru和volatile-random策略只要應用場景是：既有快取，又有持久key的例項中。

驅逐的內部實現

驅逐過程可以理解為：

客戶端執行乙個命令，導致redis中的資料增加，占用更多記憶體。

redis檢查記憶體使用量，如果超出maxmemory限制，根據策略清除部分key

繼續執行下一條命令，以此類推。

近似lru演算法

redis使用的並不是完全lru演算法。自動驅逐的key，並不一定是最滿足lru特徵的那個。而是通過近似lru演算法，抽取少量的key樣本，然後刪除其中訪問時間最老的那個key。

在redis中可以通過修改redis.conf檔案中的如下配置，修改樣本數量來調優演算法精度。

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