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Redis数据淘汰策略

Redis作为一种高性能的键值存储数据库,通常用于缓存和提高数据检索速度。然而,由于内存资源有限,当内存不足以容纳所有数据时,Redis就需要采取一些策略来删除部分数据,以确保新的数据能够被写入。这就引入了数据淘汰策略,Redis提供了8种不同的淘汰策略,每一种都有其独特的应用场景。

Redis的8种数据淘汰策略

  1. noeviction(不淘汰策略)

    • 不淘汰任何key,但是当内存满时不允许写入新数据。这是默认的策略。
  2. volatile-ttl(按TTL淘汰策略)

    • 针对设置了TTL的key,比较剩余TTL值,TTL越小的数据优先被淘汰。
  3. allkeys-random(全体随机淘汰策略)

    • 对全体key进行随机淘汰。
  4. volatile-random(按TTL随机淘汰策略)

    • 对设置了TTL的key进行随机淘汰。
  5. allkeys-lru(全体LRU淘汰策略)

    • 对全体key基于LRU算法进行淘汰。
  6. volatile-lru(按TTL的LRU淘汰策略)

    • 对设置了TTL的key基于LRU算法进行淘汰。
  7. allkeys-lfu(全体LFU淘汰策略)

    • 对全体key基于LFU算法进行淘汰。
  8. volatile-lfu(按TTL的LFU淘汰策略)

    • 对设置了TTL的key基于LFU算法进行淘汰。

LRU算法和LFU算法解释

Least Recently Used (LRU) 算法

LRU算法是一种基于时间的淘汰策略,它将最近最少使用的数据淘汰出缓存,以腾出空间。在Redis中,LRU策略通过记录每个key的最后一次访问时间,当内存不足时,选择最长时间未被访问的key进行淘汰。

Least Frequently Used (LFU) 算法

LFU算法基于访问频率进行淘汰,它统计每个key的访问频率,访问频率越低的数据优先被淘汰。在Redis中,LFU策略通过记录每个key的访问次数来进行淘汰。

数据淘汰策略的使用建议

1. allkeys-lru策略

  • 优先使用allkeys-lru策略,充分利用LRU算法的优势,保留最近最常访问的数据在缓存中。特别适用于业务中存在明显冷热数据区分的情况。

2. allkeys-random策略

  • 如果业务中数据访问频率差别不大,没有明显的冷热数据区分,建议使用allkeys-random,采用随机选择淘汰的方式。

3. volatile-lru策略

  • 如果业务中有置顶数据的需求,可以使用volatile-lru策略,并确保置顶的数据不设置过期时间,这样这些数据就会一直存在,不会被删除。

4. allkeys-lfu和volatile-lfu策略

  • 如果业务中存在短时高频访问的数据,可以考虑使用allkeys-lfu或volatile-lfu策略,基于LFU算法进行淘汰,保留高频率访问的数据。

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