Redis 的内存淘汰机制

       Redis内存淘汰指的是用户存储的一些键被可以被Redis主动地从实例中删除，从而产生读miss的情况，那么Redis为什么要有这种功能？这就是我们需要探究的设计初衷。Redis最常见的两种应用场景为缓存和持久存储，首先要明确的一个问题是内存淘汰策略更适合于那种场景？是持久存储还是缓存？

内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存，用一定的缓存miss来换取内存的使用效率。

作为Redis用户，我如何使用Redis提供的这个特性呢？看看下面配置

# maxmemory （100MB）（最好为物理内存的75%左右）

• 如果采用了Redis的主从同步，主节点向从节点同步数据时，会占用掉一部分内存空间，如果maxmemory过于接近主机的可用内存，导致数据同步时内存不足。所以设置的maxmemory不要过于接近主机可用的内存，留出一部分预留用作主从同步。

maxmemory为0的时候表示我们对Redis的内存使用没有限制。

       我们可以通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能，至于这个值有什么意义，我们可以通过了解内存淘汰的过程来理解它的意义：

1.      客户端发起了需要申请更多内存的命令（如set）。

2.      Redis检查内存使用情况，如果已使用的内存大于maxmemory，则开始根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存（key），从而换取一定的内存。

3.      如果上面都没问题，则这个命令执行成功。

Redis提供了下面几种淘汰策略供用户选择，其中默认的策略为noeviction策略：

1. noeviction：禁止驱逐数据。当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。（注意是写请求返回错误，读请求可以正常执行）
2. allkeys-lru：在主键空间中，优先移除最近未使用的key。
3. volatile-lru：在设置了过期时间的键空间中，优先移除最近未使用的key。
4. allkeys-random：在主键空间中，随机移除某个key。
5. volatile-random：在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
6. volatile-ttl：在设置了过期时间的键空间中，具有更早过期时间的key优先移除。

       这里补充一下主键空间和设置了过期时间的键空间，举个例子，假设我们有一批键存储在Redis中，则有那么一个哈希表用于存储这批键及其值，如果这批键中有一部分设置了过期时间，那么这批键还会被存储到另外一个哈希表中，这个哈希表中的值对应的是键被设置的过期时间。设置了过期时间的键空间为主键空间的子集。

注意：redis 驱逐了某个键值对后，会删除这个数据，并将这个数据的变更消息发布到本地（AOF持久化）和从机（主从复制）。

我们了解了Redis大概提供了这么几种淘汰策略，那么如何选择呢？淘汰策略的选择可以通过下面的配置指定：

# maxmemory-policy noeviction

       但是这个值填什么呢？为解决这个问题，我们需要了解我们的应用请求对于Redis中存储的数据集的访问方式以及我们的诉求是什么。同时Redis也支持Runtime修改淘汰策略，这使得我们不需要重启Redis实例而实时的调整内存淘汰策略。

下面看看几种策略的适用场景：

• allkeys-lru：如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布（也就是存在相对热点数据），或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况，我们可以选择allkeys-lru策略。
• allkeys-random：如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等，则可以使用这个策略。
• volatile-ttl：这种策略使得我们可以向Redis提示哪些key更适合被eviction。

       一般来说，推荐使用的策略是volatile-lru，并辨识Redis中保存的数据的重要性。对于那些重要的，绝对不能丢弃的数据（如配置类数据等），应不设置有效期，这样Redis就永远不会淘汰这些数据。对于那些相对不是那么重要的，并且能够热加载的数据（比如缓存最近登录的用户信息，当在Redis中找不到时，程序会去DB中读取），可以设置上有效期，这样在内存不够时Redis就会淘汰这部分数据。       

       另外，volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候，然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果，值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存，因此我们建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。