Redis的缓存淘汰策略

在Redis中，允许用户设置最大使用内存的大小server.maxmemory，在内存限定的情况下是很有用的。

当Redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会试行数据淘汰策略，redis提供了6种数据淘汰策略。

redis的内存淘汰策略.png

在redis.conf配置文件中说明了，redis在到达最大内存容量时便会移除元素。

• volatile-lru：从设置过期时间的数据集中，移除最近最久未使用的元素。
• allkeys-lru：从redis所有数据中，移除最近最久未使用的元素。
• volatile-random：从设置过期时间的数据集中，随机选择一个数据进行释放。
• allkeys-random：从redis所有数据中，随机选择一个数据进行释放。
• volatile-ttl：从设置过期时间的数据集中，选择一个将要过期的数据释放。
• noeviction：[ɪˈvɪkʃn] 以为可神、驱逐 ，不删除任何数据，直接返回异常。

noenvi.png

默认的淘汰策略为noenviction，类似于lru算法。默认情况下，Redis会随机挑选5个键，并且从中选取一个最近最久未使用的key进行淘汰，在配置文件中，可以配置maxmemory-samples的值来设置redis需要检查key的个数，但是检查的越多，耗时越久。

一般推荐的淘汰策略是volatile-lru。我们再应用程序中识别Redis中保存数据的重要性。

1. 针对于不变的，重要的数据（例如配置数据），不应该设置有效期，这样Redis永远不会淘汰这些数据；
2. 针对于哪些不是很重要，并且可能会发送改变的数据，我们应当设置有效期，这样在内存不足的情况下，可以淘汰这部分数据。

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