当前位置: 首页 > news >正文

说说Redis的内存淘汰策略?

大家好,我是锋哥。今天分享关于【说说Redis的内存淘汰策略?】面试题。希望对大家有帮助;

说说Redis的内存淘汰策略?

1000道 互联网大厂Java工程师 精选面试题-Java资源分享网

Redis 提供了多种内存淘汰策略,用于在内存达到限制时决定如何处理超出部分的数据。Redis 是一个基于内存的数据库,它需要一个合理的策略来处理内存不足的情况。具体的内存淘汰策略可以通过配置文件中的 maxmemory-policy 参数来设置。

以下是 Redis 支持的几种常见的内存淘汰策略:

1. noeviction

  • 描述:此策略是默认设置,表示当 Redis 达到最大内存限制时,不会再插入新的数据,并且会返回错误(OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory')。
  • 适用场景:当你希望确保数据始终存在于 Redis 中,并且不希望丢失任何数据时使用此策略。比如一些需要持久化的业务场景。

2. allkeys-lru (Least Recently Used)

  • 描述:当内存超限时,Redis 会尝试移除最近最少使用的键(LRU,Least Recently Used)。这意味着,Redis 会删除那些最久未被访问的键,释放内存。
  • 适用场景:适用于缓存类的场景,最近未使用的数据可能不再重要,可以优先淘汰。

3. volatile-lru (Least Recently Used)

  • 描述:与 allkeys-lru 相似,但它只会删除设置了过期时间(TTL)的键。即 Redis 只会删除那些具有过期时间的、最久未被访问的键。
  • 适用场景:适用于存储过期数据的场景,如会话数据缓存等。

4. allkeys-random

  • 描述:当内存达到上限时,Redis 会随机删除键,释放内存空间。
  • 适用场景:当你不关心哪些数据被淘汰,只要释放一些空间时,可以使用此策略。

5. volatile-random

  • 描述:与 allkeys-random 类似,但它只会删除具有过期时间(TTL)的键。Redis 会随机选择其中的一些过期键进行删除。
  • 适用场景:类似于 volatile-lru,适用于只关心过期数据的场景。

6. volatile-ttl

  • 描述:当内存超限时,Redis 会优先删除那些即将过期的键。它会选择那些剩余过期时间最短的键进行淘汰。
  • 适用场景:适合一些缓存数据,它们的生命周期比较短,临近过期的数据会优先被删除。

7. allkeys-ttl

  • 描述:与 volatile-ttl 类似,但会淘汰所有键,而不仅仅是设置了过期时间的键。Redis 会优先删除那些即将过期的键。
  • 适用场景:这种策略适用于你希望 Redis 自行管理数据生命周期,并且希望临近过期的数据优先被删除的场景。

总结

  • LRU(Least Recently Used)策略:优先淘汰最近最少使用的键。
  • Random策略:随机删除键,适用于无特定需求的场景。
  • TTL相关策略:优先淘汰那些接近过期的键,适用于缓存场景,减少淘汰的数据对业务的影响。

配置示例:

假设你希望 Redis 在达到最大内存时采用 volatile-lru 策略,可以在 redis.conf 中配置:

maxmemory-policy volatile-lru

或者在运行时使用命令:

CONFIG SET maxmemory-policy volatile-lru

如何选择合适的策略?

  • 如果你希望最大化缓存命中率且不在意删除一些过期的数据,allkeys-lru 或 volatile-lru 会是不错的选择。
  • 如果你在乎删除的数据较为随机,可以考虑 allkeys-random 或 volatile-random
  • 如果你希望删除的键是即将过期的,使用 volatile-ttl 或 allkeys-ttl 会更合适。

选择合适的内存淘汰策略可以帮助你在内存管理上达到最佳的性能和资源利用效果。

相关文章:

说说Redis的内存淘汰策略?

大家好,我是锋哥。今天分享关于【说说Redis的内存淘汰策略?】面试题。希望对大家有帮助; 说说Redis的内存淘汰策略? 1000道 互联网大厂Java工程师 精选面试题-Java资源分享网 Redis 提供了多种内存淘汰策略,用于在内存达到限制时决定如何…...

SQL范式与反范式_优化数据库性能

1. 引言 什么是SQL范式 SQL范式是指数据库设计中的一系列规则和标准,旨在减少数据冗余、提高数据完整性和一致性。常见的范式包括第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)和BCNF(Boyce-Codd范式)。 什么是SQL反范式 SQL反范式是指在满足范式要求的基础上,有…...

从BIO到NIO:Java IO的进化之路

引言 在 Java 编程的世界里,输入输出(I/O)操作是基石般的存在,从文件的读取写入,到网络通信的数据传输,I/O 操作贯穿于各种应用程序的核心。BIO(Blocking I/O,阻塞式 I/O&#xff0…...

Mysql:数据库

Mysql 一、数据库概念?二、MySQL架构三、SQL语句分类四、数据库操作4.1 数据库创建4.2 数据库字符集和校验规则4.3 数据库修改4.4 数据库删除4.4 数据库备份和恢复其他 五、表操作5.1 创建表5.2 修改表5.3 删除表 六、表的增删改查6.1 Create(创建):数据新增1&#…...

深度学习系列--01.入门

一.深度学习概念 深度学习(Deep Learning)是机器学习的分支,是指使用多层的神经网络进行机器学习的一种手法抖音百科。它学习样本数据的内在规律和表示层次,最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字…...

【Elasticsearch】`auto_date_histogram`聚合功能详解

1.功能概述 auto_date_histogram是 Elasticsearch 提供的一种时间分桶聚合功能,它可以根据数据分布自动调整分桶的间隔,以生成指定数量的分桶。与传统的date_histogram不同,auto_date_histogram不需要用户手动指定时间间隔,而是根…...

php7.3安装php7.3-gmp扩展踩坑总结

环境: 容器里面为php7.3.3版本 服务器也为php7.3.3-14版本,但是因为业务量太大需要在服务器里面跑脚本 容器里面为 alpine 系统,安装各种扩展 服务器里面开发服为 ubuntu 16.04.7 LTS (Xenial Xerus) 系统 服务器线上为 ubuntu 20.04.6 LTS (…...

7. k8s二进制集群之Kube ApiServer部署

创建kube工作目录(仅在主节点上创建即可)同样在我们的部署主机上创建apiserver证书请求文件根据证书文件生成apiserver证书仅接着创建TLS所需要的TOKEN创建apiserver服务的配置文件(仅在主节点上创建即可)创建apiserver服务管理配置文件对所有master节点分发证书 & TOK…...

QT笔记——多语言翻译

文章目录 1、概要2、多语言切换2.1、结果展示2.2、创建项目2.2、绘制UI2.2、生成“.st”文件2.4、生成“.qm”文件2.5、工程demo 1、概要 借助QT自带的翻译功能,实现实际应用用进行 “多语言切换” 2、多语言切换 2.1、结果展示 多语言切换 2.2、创建项目 1、文件…...

【2025】camunda API接口介绍以及REST接口使用(3)

前言 在前面的两篇文章我们介绍了Camunda的web端和camunda-modeler的使用。这篇文章主要介绍camunda结合springboot进行使用,以及相关api介绍。 该专栏主要为介绍camunda的学习和使用 🍅【2024】Camunda常用功能基本详细介绍和使用-下(1&…...

js面试some和every的区别

1.基础使用 some和every 都是数组的一个方法let num [1,2,3,4,5,6] let flag1 num.some((item,index,array)> item > 2)let flag2 num.every((item,index, array)> item > 2)1.some 遍历判断中是符合条件的值 一旦找到则不会继续迭代下去 直接返回 2.every 遍历…...

Vue 中如何嵌入可浮动的第三方网页窗口(附Demo)

目录 前言1. 思路Demo2. 实战Demo 前言 🤟 找工作,来万码优才:👉 #小程序://万码优才/r6rqmzDaXpYkJZF 1. 思路Demo 以下Demo提供思路参考,需要结合实际自身应用代码 下述URL的链接使用百度替代! 方式 1…...

【大数据技术】词频统计样例(hadoop+mapreduce+yarn)

词频统计(hadoop+mapreduce+yarn) 搭建完全分布式高可用大数据集群(VMware+CentOS+FinalShell) 搭建完全分布式高可用大数据集群(Hadoop+MapReduce+Yarn) 在阅读本文前,请确保已经阅读过以上两篇文章,成功搭建了Hadoop+MapReduce+Yarn的大数据集群环境。 写在前面 Wo…...

java进阶知识点

java回收机制 浅谈java中的反射 依赖注入的简单理解 通过接口的引用和构造方法的表达,将一些事情整好了反过来传给需要用到的地方~ 这样做得好处:做到了单一职责,并且提高了复用性,解耦了之后,任你如何实现&#xf…...

深度学习系列--02.损失函数

一.定义 损失函数(Loss Function)是机器学习和深度学习中用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的函数,它在模型训练和评估过程中起着至关重要的作用 二.作用 1.指导模型训练 提供优化方向:在训练模型时,我们的目…...

构建一个数据分析Agent:提升分析效率的实践

在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个智能客服Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个数据分析Agent。这个项目源于我们一个金融客户的真实需求 - 提升数据分析效率,加快决策速度。 从分析师的痛点说起 记得和分析师团队交流时的场景: 小张&#xff…...

在K8S中,如何把某个worker节点设置为不可调度?

在Kubernetes中,如果你想要把一个worker节点设置为不可调度,意味着你不想让Kubernetes调度器在这个节点上调度新的Pod。这通常用于维护或升级节点,或者当节点遇到硬件故障或性能问题时,要将某个worker节点设置为不可调度。 方法1…...

硬件电路基础

目录 1. 电学基础 1.1 原子 1.2 电压 1.3 电流 1.电流方向: 正极->负极,正电荷定向移动方向为电流方向,与电子定向移动方向相反。 2.电荷(这里表示负电荷)运动方向: 与电流方向相反 1.4 测电压的时候 2. 地线…...

5 前端系统开发:Vue2、Vue3框架(上):Vue入门式开发和Ajax技术

文章目录 前言一、Vue框架(简化DOM操作的一个前端框架):基础入门1 Vue基本概念2 快速入门:创建Vue实例,初始化渲染(1)创建一个入门Vue实例(2)插值表达式:{{表…...

阿里 Java 岗个人面经分享(技术三面 + 技术 HR 面):Java 基础 +Spring+JVM+ 并发编程 + 算法 + 缓存

技术一面 20 分钟 1、自我介绍 说了很多遍了,很流畅捡重点介绍完。 2、问我数据结构算法好不好 挺好的(其实心还是有点虚,不过最近刷了很多题也只能壮着胆子充胖子了) 3、找到单链表的三等分点,如果单链表是有环的…...

国防科技大学计算机基础课程笔记02信息编码

1.机内码和国标码 国标码就是我们非常熟悉的这个GB2312,但是因为都是16进制,因此这个了16进制的数据既可以翻译成为这个机器码,也可以翻译成为这个国标码,所以这个时候很容易会出现这个歧义的情况; 因此,我们的这个国…...

Spark 之 入门讲解详细版(1)

1、简介 1.1 Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处&…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能,我们需要对它的功能特点进行分析: 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具: mysql:关系型数据库&am…...

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集

Day131 | 灵神 | 回溯算法 | 子集型 子集 78.子集 78. 子集 - 力扣(LeetCode) 思路: 笔者写过很多次这道题了,不想写题解了,大家看灵神讲解吧 回溯算法套路①子集型回溯【基础算法精讲 14】_哔哩哔哩_bilibili 完…...

页面渲染流程与性能优化

页面渲染流程与性能优化详解(完整版) 一、现代浏览器渲染流程(详细说明) 1. 构建DOM树 浏览器接收到HTML文档后,会逐步解析并构建DOM(Document Object Model)树。具体过程如下: (…...

srs linux

下载编译运行 git clone https:///ossrs/srs.git ./configure --h265on make 编译完成后即可启动SRS # 启动 ./objs/srs -c conf/srs.conf # 查看日志 tail -n 30 -f ./objs/srs.log 开放端口 默认RTMP接收推流端口是1935,SRS管理页面端口是8080,可…...

根据万维钢·精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法:

根据万维钢精英日课6的内容,使用AI(2025)可以参考以下方法: 四个洞见 模型已经比人聪明:以ChatGPT o3为代表的AI非常强大,能运用高级理论解释道理、引用最新学术论文,生成对顶尖科学家都有用的…...

基于Java+MySQL实现(GUI)客户管理系统

客户资料管理系统的设计与实现 第一章 需求分析 1.1 需求总体介绍 本项目为了方便维护客户信息为了方便维护客户信息,对客户进行统一管理,可以把所有客户信息录入系统,进行维护和统计功能。可通过文件的方式保存相关录入数据,对…...

【MATLAB代码】基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),附源代码|订阅专栏后可直接查看

文章所述的代码实现了基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),针对传感器观测数据中存在的脉冲型异常噪声问题,通过非线性加权机制提升滤波器的抗干扰能力。代码通过对比传统KF与MCC-KF在含异常值场景下的表现,验证了后者在状态估计鲁棒性方面的显著优…...

适应性Java用于现代 API:REST、GraphQL 和事件驱动

在快速发展的软件开发领域,REST、GraphQL 和事件驱动架构等新的 API 标准对于构建可扩展、高效的系统至关重要。Java 在现代 API 方面以其在企业应用中的稳定性而闻名,不断适应这些现代范式的需求。随着不断发展的生态系统,Java 在现代 API 方…...