专栏首页秃头哥编程Redis内存回收策略

Redis内存回收策略

Redis会因为内存不足而产生错误,也会因为回收过久而导致系统长期的停顿,因此了解掌握Redis的回收策略十分重要。当Redis的内存达到规定的最大值时,可以进行配置进行淘汰键值,并且将一些键值对进行回收。

我们打开Redis安装目录下的redis.conf文件。配置文件中有这么一段话

# Set a memory usage limit to the specified amount of bytes.
# When the memory limit is reached Redis will try to remove keys
# according to the eviction policy selected (see maxmemory-policy).
#
# If Redis can't remove keys according to the policy, or if the policy is
# set to 'noeviction', Redis will start to reply with errors to commands
# that would use more memory, like SET, LPUSH, and so on, and will continue
# to reply to read-only commands like GET.
#
# This option is usually useful when using Redis as an LRU or LFU cache, or to
# set a hard memory limit for an instance (using the 'noeviction' policy).
#
# WARNING: If you have slaves attached to an instance with maxmemory on,
# the size of the output buffers needed to feed the slaves are subtracted
# from the used memory count, so that network problems / resyncs will
# not trigger a loop where keys are evicted, and in turn the output
# buffer of slaves is full with DELs of keys evicted triggering the deletion
# of more keys, and so forth until the database is completely emptied.
#
# In short... if you have slaves attached it is suggested that you set a lower
# limit for maxmemory so that there is some free RAM on the system for slave
# output buffers (but this is not needed if the policy is 'noeviction').
#
# maxmemory <bytes>

# MAXMEMORY POLICY: how Redis will select what to remove when maxmemory
# is reached. You can select among five behaviors:
#
# volatile-lru -> Evict using approximated LRU among the keys with an expire set.
# allkeys-lru -> Evict any key using approximated LRU.
# volatile-lfu -> Evict using approximated LFU among the keys with an expire set.
# allkeys-lfu -> Evict any key using approximated LFU.
# volatile-random -> Remove a random key among the ones with an expire set.
# allkeys-random -> Remove a random key, any key.
# volatile-ttl -> Remove the key with the nearest expire time (minor TTL)
# noeviction -> Don't evict anything, just return an error on write operations.
#
# LRU means Least Recently Used
# LFU means Least Frequently Used
#
# Both LRU, LFU and volatile-ttl are implemented using approximated
# randomized algorithms.
#
# Note: with any of the above policies, Redis will return an error on write
#       operations, when there are no suitable keys for eviction.
#
#       At the date of writing these commands are: set setnx setex append
#       incr decr rpush lpush rpushx lpushx linsert lset rpoplpush sadd
#       sinter sinterstore sunion sunionstore sdiff sdiffstore zadd zincrby
#       zunionstore zinterstore hset hsetnx hmset hincrby incrby decrby
#       getset mset msetnx exec sort
#
# The default is:
#
# maxmemory-policy noeviction

# LRU, LFU and minimal TTL algorithms are not precise algorithms but approximated
# algorithms (in order to save memory), so you can tune it for speed or
# accuracy. For default Redis will check five keys and pick the one that was
# used less recently, you can change the sample size using the following
# configuration directive.
#
# The default of 5 produces good enough results. 10 Approximates very closely
# true LRU but costs more CPU. 3 is faster but not very accurate.
#
# maxmemory-samples 5
  • volatile-lru:采用最近使用最少的淘汰策略,Redis将回收那些超时的(仅仅是超时的)键值对,也就是它只淘汰那些超时的键值对。
  • allkeys-lru:采用最近最少使用的淘汰策略,Redis将对所有(不仅仅是超时的)的键值对采用最近最少使用的淘汰策略。
  • volatile-lfu:采用最近最不常用的淘汰策略,所谓最近最不常用,也就是一定时期内被访问次数最少的。Redis将回收超时的键值对。
  • allkeys-lfu:采用最近最不常用的淘汰策略,Redis将对所有的键值对采用最近最不常用的淘汰策略。
  • volatile-random:采用随机淘汰策略删除超时的键值对。
  • allkeys-random:采用随机淘汰策略删除所有的键值对,这个策略不常用。
  • volatile-ttl:采用删除存活时间最短的键值对策略。
  • noeviction:不淘汰任何键值对,当内存满时,如果进行读操作,例如get命令,它将正常工作,而做写操作,它将返回错误,也就是说,当Redis采用这个策略内存达到最大的时候,它就只能读不能写了。

Redis默认采用noeviction策略。

LRU算法或者TTL算法都是不精确的算法,而是一个近似算法。

Redis不会通过对全部的键值对进行比较来确定最精确的时间值,因为这太消耗时间,导致回收垃圾占用的时间太多造成服务器卡顿。在配置文件中,有一个参数maxmemory-samples,它的默认值是5,如果采用volatile-ttl算法,我们可以看看下面这个过程,假设有7个即将超时的键值对

当设置maxmemory-samples越大,则Redis删除的就越精确,但消耗CPU。

回收超时策略的缺点是必须指明超时的键值对,这会给程序开发带来一些设置超时的代码,增加刘开发者的工作量。对所有的键值对进行回收,有可能把正在使用的键值对删掉,增加了存储的不稳定性。对于垃圾回收的策略,还需要控制回收的时间。

本文分享自微信公众号 - 秃头哥编程(xp_1311664842)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-06-09

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • redis Windows 服务 启动异常,错误1067:进程意外终止。 原

    注意这个命令中使用的是 redis.windows-service.conf 这个配置文件

    北漂的我
  • SpringBoot 整合 Redis 原

    2. application.properties 文件中添加 Redis 相关配置

    北漂的我
  • eShopOnContainers 知多少[7]:Basket microservice

    Basket microservice(购物车微服务)主要用于处理购物车的业务逻辑,包括:

    圣杰
  • 如何保障消息中间件100%消息投递成功?如何保证消息幂等性?

    我们小伙伴应该都听说够消息中间件MQ,如:RabbitMQ,RocketMQ,Kafka等。引入中间件的好处可以起到抗高并发,削峰,业务解耦的作用。

    lyb-geek
  • Linux redis-Sentinel配置

    然后执行下面make命令编译安装到目录/usr/local/redis/ (放执行文件)。

    用户1161110
  • Redis Cluster 的数据分片机制

    今天以 Redis Cluster 为例,详细讲解一下分布式数据缓存中的数据分片,上线下线时数据迁移以及请求重定向等操作。

    remcarpediem
  • python基础-开发规范

    你现在包括之前写的一些程序,所谓的'项目',都是在一个py文件下完成的,代码量撑死也就几百行,你认为没问题,挺好。但是真正的后端开发的项目,系统等,少则几万行代...

    晴天Online
  • redis系列之淘汰删除

    redis可以针对key设置过期时间,如果到了过期时间,redis是如何让其失效呢?redis提供了两种让key过期的方法,一种是主动删除,另一种被动删除。

    用户4361942
  • Java高并发缓存架构,缓存雪崩、缓存穿透之谜

    了解什么是 redis 的雪崩、穿透和击穿?redis 崩溃之后会怎么样?系统该如何应对这种情况?如何处理 redis 的穿透?

    李红
  • NodeBB搭建过程(windows+Redis)

    依赖在安装的时候,由于没有 package.json ,会自动 clone ,整个以来安装完成后,应该是这样:

    用户5500766

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券