Redis實戰 記憶體淘汰機制

文章目錄

1. 如何配置

2. 動態改配置命令

2.1. 設定最大記憶體

2.2. 設定淘汰策略

3. 記憶體淘汰策略

3.1. volatile-lru

3.2. volatile-ttl

3.3. volatile-random

3.4. allkeys-lru

3.5. allkeys-random

3.6. no-enviction

4. 如何選擇淘汰策略

redis 記憶體資料集大小上公升到一定大小的時候，就會進行資料淘汰策略。

我們通過配置redis.conf中的maxmemory這個值來開啟記憶體淘汰功能。

# maxmemory

值得注意的是，maxmemory為0的時候表示我們對redis的記憶體使用沒有限制。

根據應用場景，選擇淘汰策略

# maxmemory-policy noeviction

我們來了解下，記憶體淘汰的過程

首先，客戶端發起了需要申請更多記憶體的命令（如set）。

然後，redis檢查記憶體使用情況，如果已使用的記憶體大於maxmemory則開始根據使用者配置的不同淘汰策略來淘汰記憶體（key），從而換取一定的記憶體。

最後，如果上面都沒問題，則這個命令執行成功。

此外，redis支援動態改配置，無需重啟。

config set maxmemory 100000

config set maxmemory-policy noeviction

從已設定過期時間的資料集中挑選最近最少使用的資料淘汰。redis並不是保證取得所有資料集中最近最少使用的鍵值對，而只是隨機挑選的幾個鍵值對中的， 當記憶體達到限制的時候無法寫入非過期時間的資料集。

從已設定過期時間的資料集中挑選將要過期的資料淘汰。redis 並不是保證取得所有資料集中最近將要過期的鍵值對，而只是隨機挑選的幾個鍵值對中的， 當記憶體達到限制的時候無法寫入非過期時間的資料集。

從已設定過期時間的資料集中任意選擇資料淘汰。當記憶體達到限制的時候無法寫入非過期時間的資料集。

從資料集中挑選最近最少使用的資料淘汰。當記憶體達到限制的時候，對所有資料集挑選最近最少使用的資料淘汰，可寫入新的資料集。

從資料集中任意選擇資料淘汰，當記憶體達到限制的時候，對所有資料集挑選隨機淘汰，可寫入新的資料集。

當記憶體達到限制的時候，不淘汰任何資料，不可寫入任何資料集，所有引起申請記憶體的命令會報錯。

下面看看幾種策略的適用場景

allkeys-lru：如果我們的應用對快取的訪問符合冪律分布，也就是存在相對熱點資料，或者我們不太清楚我們應用的快取訪問分布狀況，我們可以選擇allkeys-lru策略。

allkeys-random：如果我們的應用對於快取key的訪問概率相等，則可以使用這個策略。

volatile-ttl：這種策略使得我們可以向redis提示哪些key更適合被eviction。

另外，volatile-lru策略和volatile-random策略適合我們將乙個redis例項既應用於快取和又應用於持久化儲存的時候，然而我們也可以通過使用兩個redis例項來達到相同的效果，值得一提的是將key設定過期時間實際上會消耗更多的記憶體，因此我們建議使用allkeys-lru策略從而更有效率的使用記憶體。

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