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。