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[大数据]redis—redis内存淘汰策略


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redis 过期键的删除策略

Redis的过期删除策略就是: 惰性删除定期删除 两种策略 配合使用
惰性删除: 惰性删除不会去主动删除数据,而是在访问数据的时候,再检查当前键值是否过期,如果过期则执行删除并返回 null给客户端,如果没有过期则返回正常信息给客户端。它的优点是简单,不需要对过期的数据做额外的处理,只有在每次访问的时候才会检查键值是否过期,缺点是删除过期键不及时,造成了一定的空间浪费。
定期删除: Redis会周期性的随机测试一批设置了过期时间的key并进行处理。测试到的已过期的key将被删除。

删除key常见的3种方式

1、定时删除
在设置某个key的过期时间同时,我们创建一个定时器,让定时器在该过期时间到来时,立即执行对其进行删除的操作。
优点: 定时删除对内存是最友好的,能够保存内存的key一旦过期就能立即从内存中删除。
缺点: 对CPU最不友好,在过期键比较多的时候,删除过期键会占用一部分CPU时间,对服务器的响应时间和吞吐量造成影响。
2、惰性删除
设置该key过期时间后,我们不去管它,当需要该key时,我们在检查其是否过期,如果过期,我们就删掉它,反之返回该key。
优点: 对CPU友好,我们只会在使用该键时才会进行过期检查,对于很多用不到的key不用浪费时间进行过期检查。
缺点: 对内存不友好,如果一个键已经过期,但是一直没有使用,那么该键就会一直存在内存中,如果数据库中有很多这种使用不到的过期键,这些键便永远不会被删除,内存永远不会释放。从而造成内存泄漏。
3、定期删除
每隔一段时间,我们就对一些key进行检查,删除里面过期的key。
优点: 可以通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对CPU的影响。另外定期删除,也能有效释放过期键占用的内存。
缺点: 难以确定删除操作执行的时长和频率。如果执行的太频繁,定期删除策略变得和定时删除策略一样,对CPU不友好。如果执行的太少,那又和惰性删除一样了,过期键占用的内存不会及时得到释放。另外最重要的是,在获取某个键时,如果某个键的过期时间已经到了,但是还没执行定期删除,那么就会返回这个键的值,这是业务不能忍受的错误。

key的过期时间和永久有效,怎么设置?

通过expire或pexpire命令,客户端可以 以秒或毫秒的精度为数据库中的某个键设置生存时间。

与expire和pexpire命令类似,客户端可以通过expireat和pexpireat命令,以秒或毫秒精度给数据库中的某个键设置过期时间,可以理解为:让某个键在某个时间点过期。

Redis内存淘汰策略

设置淘汰策略的步骤

1、找到redis.conf文件,打开

2、找到
maxmemory <bytes> 数据达到这个额度后,会执行淘汰策略
即:
maxmemory 300mb

3、找到
maxmemory-policy  ,在后面设置淘汰策略
即:
maxmemory-policy allkeys-lru

Redis是不断的删除一些过期数据,但是很多没有设置过期时间的数据也会越来越多,那么Redis内存不够用的时候是怎么处理的呢?答案就是淘汰策略。

当Redis的内有超过最大允许的内存比后,Redis会触发内存淘汰策略,删除一些不常用的数据,以保证Redis服务器的正常运行。

Redisv4.0前提供6种数据淘汰策略:
volatile-lru: 利用LRU算法移陈设置过过期时间的key (LRU:最近使用Least Recently Used )
allkeys-lru: 当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key(这个是最常用的)
volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random: 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-random: 从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
no-eviction: 禁止驱逐数据,也就是说当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。

Redisv4.0后增加以下两种:
volatile-lfu:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最不经常使用的数据淘汰(LFU(Least Frequently Used)算法,也就是最频繁被访问的数据将来最有可能被访问到)
allkeys-lfu:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最不经常使用的key。

内存淘汰策略可以通过配置文件来修改,Redis.conf对应的配置项是maxmemory-policy修改对应的值就行,默认是noeviction。

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加:2022-12-25 11:16:02  更:2022-12-25 11:17:12 
 
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