Redis中如何使用內存淘汰策略

Redis中如何使用內存淘汰策略，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

Redis配置內存

1、通過配置文件配置 通過在Redis安裝目錄下面的redis.conf配置文件中添加以下配置設置內存大小

//設置Redis最大占用內存大小為100M  maxmemory   100mb

redis的配置文件不一定使用的是安裝目錄下面的redis.conf文件，啟動redis服務的時候是可以傳一個參數指定redis的配置文件的

2、通過命令修改 Redis支持運行時通過命令動態修改內存大小

//設置Redis最大占用內存大小為100M  127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb  //獲取設置的Redis能使用的最大內存大小  127.0.0.1:6379> config get maxmemory

如果不設置最大內存大小或者設置最大內存大小為0，在64位操作系統下不限制內存大小，在32位操作系統下最多使用3GB內存

Redis的內存淘汰

既然可以設置Redis最大占用內存大小，那么配置的內存就有用完的時候。那在內存用完的時候，還繼續往Redis里面添加數據不就沒內存可用了嗎？實際上Redis定義了幾種策略用來處理這種情況：

1.noeviction(默認策略)：對于寫請求不再提供服務，直接返回錯誤（DEL請求和部分特殊請求除外）

2.allkeys-lru：從所有key中使用LRU算法進行淘汰

3.volatile-lru：從設置了過期時間的key中使用LRU算法進行淘汰

4.allkeys-random：從所有key中隨機淘汰數據

5.volatile-random：從設置了過期時間的key中隨機淘汰

6.volatile-ttl：在設置了過期時間的key中，根據key的過期時間進行淘汰，越早過期的越優先被淘汰

當使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl這三種策略時，如果沒有key可以被淘汰，則和noeviction一樣返回錯誤

如何獲取及設置內存淘汰策略 獲取當前內存淘汰策略：

127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

通過配置文件設置淘汰策略（修改redis.conf文件）：

maxmemory-policy allkeys-lru

通過命令修改淘汰策略：

127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru

LRU算法

1.什么是LRU? 上面說到了Redis可使用最大內存使用完了，是可以使用LRU算法進行內存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？

LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一種緩存置換算法。在使用內存作為緩存的時候，緩存的大小一般是固定的。當緩存被占滿，這個時候繼續往緩存里面添加數據，就需要淘汰一部分老的數據，釋放內存空間用來存儲新的數據。這個時候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一個數據在最近一段時間沒有被用到，那么將來被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。

使用java實現一個簡單的LRU算法

public class LRUCache<k, v> {      //容量      private int capacity;      //當前有多少節點的統計      private int count;      //緩存節點      private Map<k, Node<k, v>> nodeMap;      private Node<k, v> head;      private Node<k, v> tail;      public LRUCache(int capacity) {          if (capacity < 1) {              throw new IllegalArgumentException(String.valueOf(capacity));          }          this.capacity = capacity;          this.nodeMap = new HashMap<>();          //初始化頭節點和尾節點，利用哨兵模式減少判斷頭結點和尾節點為空的代碼          Node headNode = new Node(null, null);          Node tailNode = new Node(null, null);          headNode.next = tailNode;          tailNode.pre = headNode;          this.head = headNode;          this.tail = tailNode;      }      public void put(k key, v value) {          Node<k, v> node = nodeMap.get(key);          if (node == null) {              if (count >= capacity) {                  //先移除一個節點                  removeNode();              }              node = new Node<>(key, value);              //添加節點              addNode(node);          } else {              //移動節點到頭節點              moveNodeToHead(node);          }      }      public Node<k, v> get(k key) {          Node<k, v> node = nodeMap.get(key);          if (node != null) {              moveNodeToHead(node);          }          return node;      }      private void removeNode() {          Node node = tail.pre;          //從鏈表里面移除          removeFromList(node);          nodeMap.remove(node.key);          count--;      }      private void removeFromList(Node<k, v> node) {          Node pre = node.pre;          Node next = node.next;          pre.next = next;          next.pre = pre;          node.next = null;          node.pre = null;      }      private void addNode(Node<k, v> node) {          //添加節點到頭部          addToHead(node);          nodeMap.put(node.key, node);          count++;      }      private void addToHead(Node<k, v> node) {          Node next = head.next;          next.pre = node;          node.next = next;          node.pre = head;          head.next = node;      }      public void moveNodeToHead(Node<k, v> node) {          //從鏈表里面移除          removeFromList(node);          //添加節點到頭部          addToHead(node);      }      class Node<k, v> {          k key;          v value;          Node pre;          Node next;          public Node(k key, v value) {              this.key = key;              this.value = value;          }      }  }

上面這段代碼實現了一個簡單的LUR算法，代碼很簡單，也加了注釋，仔細看一下很容易就看懂。

LRU在Redis中的實現

1.近似LRU算法 Redis使用的是近似LRU算法，它跟常規的LRU算法還不太一樣。近似LRU算法通過隨機采樣法淘汰數據，每次隨機出5（默認）個key，從里面淘汰掉最近最少使用的key。

可以通過maxmemory-samples參數修改采樣數量：例：maxmemory-samples 10 maxmenory-samples配置的越大，淘汰的結果越接近于嚴格的LRU算法

Redis為了實現近似LRU算法，給每個key增加了一個額外增加了一個24bit的字段，用來存儲該key最后一次被訪問的時間。

2.Redis3.0對近似LRU的優化 Redis3.0對近似LRU算法進行了一些優化。新算法會維護一個候選池（大小為16），池中的數據根據訪問時間進行排序，第一次隨機選取的key都會放入池中，隨后每次隨機選取的key只有在訪問時間小于池中最小的時間才會放入池中，直到候選池被放滿。當放滿后，如果有新的key需要放入，則將池中最后訪問時間最大（最近被訪問）的移除。

當需要淘汰的時候，則直接從池中選取最近訪問時間最小（最久沒被訪問）的key淘汰掉就行。

3.LRU算法的對比 我們可以通過一個實驗對比各LRU算法的準確率，先往Redis里面添加一定數量的數據n，使Redis可用內存用完，再往Redis里面添加n/2的新數據，這個時候就需要淘汰掉一部分的數據，如果按照嚴格的LRU算法，應該淘汰掉的是最先加入的n/2的數據。生成如下各LRU算法的對比圖

你可以看到圖中有三種不同顏色的點：

1.淺灰色是被淘汰的數據

2.灰色是沒有被淘汰掉的老數據

3.綠色是新加入的數據

我們能看到Redis3.0采樣數是10生成的圖最接近于嚴格的LRU。而同樣使用5個采樣數，Redis3.0也要優于Redis2.8。

LFU算法

LFU算法是Redis4.0里面新加的一種淘汰策略。它的全稱是Least Frequently Used，它的核心思想是根據key的最近被訪問的頻率進行淘汰，很少被訪問的優先被淘汰，被訪問的多的則被留下來。LFU算法能更好的表示一個key被訪問的熱度。假如你使用的是LRU算法，一個key很久沒有被訪問到，只剛剛是偶爾被訪問了一次，那么它就被認為是熱點數據，不會被淘汰，而有些key將來是很有可能被訪問到的則被淘汰了。如果使用LFU算法則不會出現這種情況，因為使用一次并不會使一個key成為熱點數據。LFU一共有兩種策略：

•volatile-lfu：在設置了過期時間的key中使用LFU算法淘汰key

•allkeys-lfu：在所有的key中使用LFU算法淘汰數據

設置使用這兩種淘汰策略跟前面講的一樣，不過要注意的一點是這兩周策略只能在Redis4.0及以上設置，如果在Redis4.0以下設置會報錯

看完上述內容是否對您有幫助呢？如果還想對相關知識有進一步的了解或閱讀更多相關文章，請關注億速云行業資訊頻道，感謝您對億速云的支持。