Redis 内存使用限制设置 一般来说，要开启 Redis 的内存使用限制才会触发内存淘汰机制，Redis 内存使用限制通过以下配置来设置： # 设置 Redis 最大使用内存大小为100M maxmemory...Redis 内存淘汰算法 而 Redis 的淘汰算法有多种，如下： 随机 TTL LRU（Least Recently Used，最近最少使用） LFU（Least Frequently Used，最不经常使用...前面也说过，LFU 算法是通过访问 Key 的频率来进行淘汰的，下面我们介绍以下 Redis 的 LFU 算法是怎么实现的。...Redis 的 LFU 算法也是通过 robj 对象的 lru 字段来保存 Key 的访问频率的，LFU 算法把 lru 字段分为两部分，如下图： ?...所以 Redis 使用了一种比较复杂的算法了计算访问频率，算法如下： 获取一个 0 ~ 1 的浮点数随机数 r。
volatile-lfu：Redis 4.0后新增的内存淘汰策略，淘汰所有设置了过期时间的键值中最少使用的键值。 在所有数据范围内进行淘汰： allkeys-random：随机淘汰任意键值。...allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值。 allkeys-lfu：Redis 4.0后新增的内存淘汰策略，淘汰整个键值中最少使用的键值。...LFU（Least Frequently Used）：LFU策略基于数据项被访问的频率来确定淘汰哪些数据。访问次数最少的数据项将被优先淘汰。...LFU的核心思想是，访问频次较高的数据项可能在未来还会被多次访问，因此应该保留在缓存中。 LRU侧重于数据项最近的访问时间，而LFU侧重于数据项的访问频率。 LRU易于实现，通常使用双向链表和哈希表。...而LFU的实现相对复杂，需要使用最小堆或哈希表等数据结构。 在某些情况下，LFU可能比LRU表现更好，因为它更加关注访问频率。然而，对于某些访问模式，LFU可能会导致命中率较低。
为了不影响Redis的性能，通常会控制扫描的频率和数量。内存淘汰策略undefined当Redis的内存使用达到配置的上限时，需要进行内存淘汰。...为了有效平衡CPU和内存资源的使用，Redis的定期删除策略会根据服务器的运行情况调整执行频率。...（最不经常使用） 使用LFU（Least Frequently Used，最不经常使用），从所有的键中选择某段时间之内使用频次最少的键值对清除LFU策略的实现相对复杂，因为它需要跟踪每个键的使用频率...在Redis中，可以通过设置maxmemory-policy为lfu来启用LFU内存淘汰策略。当Redis内存达到最大限制时，LFU策略会根据键的使用频率来淘汰那些最不经常被访问的键。...此外，LFU策略可能会引入额外的计算开销，因为需要维护和更新每个键的使用频率。选择合适的内存淘汰策略取决于具体的应用场景和业务需求。
随机删除5.volatile-random：从过期键的集合中随机驱逐6.volatile-ttl:从配置了过期时间的键中，驱逐马上就要过期的键7.volatile-lfu:从配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少得键...8.allkeys-lfu:从所有键中使用频率最少的键LRU根据最近被使用的时间，距离当前最远的数据优化被淘汰,当有新增key 或者是被访问时，元素会被追加在队尾，需要淘汰时从头部开始淘汰，这个是LRU...图片在Redis redisObject 中，维护了一个24位的时钟(有点类似于Cpu的频率)，可以简单理解为Cpu对内存使用的时间戳，每个Key对应的也维护了同样24位的时间戳。...，但是没有考虑Key使用的次数，Redis4.0 以后，新增了LFU的淘汰策略，根据使用时间和次数最为淘汰的权重。...LFU把之前LRU的24bit拆分成两部分，16bit的时间钟和8it的访问频率，8bit比较小，在源码的evict文件中给出了数据。
，redis的内存淘汰策略有以下6种 noeviction：当内存使用超过配置的时候会返回错误，不会驱逐任何键 allkeys-lru：加入键的时候，如果过限，首先通过LRU算法驱逐最久没有使用的键 volatile-lru...，从过期键的集合中随机驱逐 volatile-ttl：从配置了过期时间的键中驱逐马上就要过期的键 在redis 4.0以后，又增加了以下两种 volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键...allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键 内存淘汰策略可以通过配置文件来修改，redis.conf对应的配置项是maxmemory-policy 修改对应的值就行，默认是noeviction...，而D被访问的频率比较低，所以我们更想让B保留，把D删除，所以我们接下来看另一种策略 LFU LFU（leastFrequently used 最不经常使用） 如果一个数据在最近一段时间内很少被访问到，...所以，当空间满时，最小频率访问的数据最先被淘汰 Redis使用redisObject中的24bit lru字段来存储lfu字段， 这24bit被分为两部分： 1:高16位用来记录访问时间(单位为分钟)
, allkeys-lru, allkeys-lfu 进行全局数据范围淘汰 noeviction 不进行数据淘汰 当 Redis 缓存使用超过 maxmemory，不进行数据淘汰，同时 Redis 不在提供写服务...一般不使用这个配置策略。...allkeys-lru 依据 LRU 算法筛选所有数据进行淘汰 allkeys-lfu 依据 LFU 算法筛选所有数据进行淘汰 LRU 算法 LRU ： least recently used 最近最少使用...配置项 maxmemory-samples 用于配置候选集 N 的数据个数： config set maxmemory-samples 100 Redis 缓存淘汰策略最佳实践 数据访问频率差异大（冷热数据区分明显...）优先使用 allkeys-lru 策略 数据访问频率差异不大时（无明显冷热数据区分）推荐使用 allkeys-random 策略 业务有置顶需求（置顶新闻、视频）使用 volatile-lru 策略，
◆ LFU 除了 LRU 算法，Redis 在 4.0 版本引入了 LFU 算法，就是最不频繁使用（Least Frequently Used，LFU）算法。...也就是说 LFU 淘汰的时候会选择两个维度，先比较频率，选择访问频率最小的元素；如果频率相同，则按时间维度淘汰掉最久远的那个元素。...LUF 的实现可参见LFU实现详解 这看下 Redis 中对 LFU 算法的实现 ◆ 1、键值对的访问频率记录和更新 上面分析 LRU 的时候，聊到了 redisObject，Redis 在源码中对于每个键值对中的值...LFU 算法是根据访问频率来淘汰数据的，而不只是访问次数。如果访问间隔时间越长，那么访问频率就越低。...因为 Redis 是使用 lru 变量中的访问次数来表示访问频率，所以在每次更新键值对的访问频率时，就会通过 LFUDecrAndReturn 函数对访问次数进行衰减。
刚才的错误提示也给出了答案，使用redis.replicate_commands()，在执行redis.replicate_commands()之后，Redis就不再是把整个Lua脚本同步给slave和持久化...脚本修改如下： 再执行就可以实现随机写入了： 基于LFU的热点key发现机制 LFU是Redis 4.0新增的一类内存逐出策略，提供了更精确的内存淘汰算法，其本质是记录了一段时间内key的访问频率，同时也带来了额外的福利就是热点...LFU简单来讲就是用0-255来表示key的访问频率，值越大说明访问频率越高，并且这里对频率的计数采用的是基于对数的概率增长，LFU为255可以代表100W次的访问。...使用OBJECT FREQ命令即可获取指定key的访问频率，不过需要首先把内存逐出策略设置为allkeys-lfu或者volatile-lfu： 使用scan命令遍历所有key，再通过OBJECT FREQ...为了方便用户使用，Redis自带的客户端redis-cli也提供了热点key发现功能，执行redis-cli时加上--hotkeys选项即可，示例如下： MEMORY内存分析命令 分析内存可以优化Redis
AOF 方式 当 redis 使用 AOF 方式持久化时，每次遇到过期的 key redis 会追加一条 DEL 命令到 AOF 文件，也就是说只要我们顺序载入执行 AOF 命令文件就会删除过期的键...算法 allkeys-lfu 使用近似 LFU 逐出任何键 volatile-lfu 使用过期集在密钥中使用近似 LFU 进行驱逐 allkeys-random 在所有 key 里随机回收 volatile-random...配置方式：maxmemory-samples 5 LFU 算法 LFU（Least Frequently Used）根据数据的历史访问频率来淘汰数据。...核心思想：如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高。 Redis 实现的是近似的实现，每次对 key 进行访问时，用基于概率的对数计数器来记录访问次数，同时这个计数器会随着时间推移而减小。...Morris counter 算法依据：https://en.wikipedia.org/wiki/Approximate_counting_algorithm 启用 LFU 算法后，可以使用热点数据分析功能
实际使用场景是多样化的，如何选择合适的淘汰策略？ 淘汰策略原理 所谓数据淘汰是指在Redis内存使用达到一定阈值的时候，执行某种策略释放内存空间，以便于接收新的数据。...LFU, only keys with an expire set -> 对配置了过期时间的key，淘汰最近使用频率最少的数据。...allkeys-lfu(REDIS_MAXMEMORY_ALLKEYS_LFU): Evict any key using approximated LFU -> 对所有key，淘汰最近使用频率最少的数据...不同系统存在差异性-具体见⇑ 淘汰策略的选择 存在冷热数据区别，即意味着访问频率存在较大差异，4.0及以上版本建议选择allkeys-lfu策略，但要设置lfu-decay-time 计数衰减值，一般默认...另外关于LRU和LFU算法，Redis内部在数据结构和实现机制上都做了一定程度的适应性改造 过期策略原理分析 众所周知，在Redis的实际使用过程中，为了让可贵的内存得到更高效的利用，我们提倡给每一个
定期删除策略的缺点： 内存清理方面没有定时删除效果好，同时没有惰性删除使用的系统资源少。 难以确定删除操作执行的时长和频率。...volatile-lru（Redis3.0 之前，默认的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最久未使用的键值； volatile-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中...，最少使用的键值； 在所有数据范围内进行淘汰： allkeys-random：随机淘汰任意键值; allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值； allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略...LFU 全称是 Least Frequently Used 翻译为最近最不常用的，LFU 算法是根据数据访问次数来淘汰数据的，它的核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。...:24; ... } robj; Redis 对象头中的 lru 字段，在 LRU 算法下和 LFU 算法下使用方式并不相同。
这种策略相对来说是上面两种策略的折中方案，需要注意的是这个定期的频率要结合实际情况掌控好，使用这种方案有一个缺陷就是可能会出现已经过期的键也被返回。...在 Redis 当中，其选择的是策略 2 和策略 3 的综合使用。...- LFU算法 - LFU 全称为：Least Frequently Used。即：最近最少频率使用，这个主要针对的是使用频率。...当我们采用 LFU 回收策略时，lru 属性的高 16 位用来记录访问时间（last decrement time：ldt，单位为分钟），低 8 位用来记录访问频率（logistic counter：logc...- 访问频次递增 - LFU 计数器每个键只有 8 位，它能表示的最大值是 255，所以 Redis 使用的是一种基于概率的对数器来实现 counter 的递增。
http://www.redis.cn/commands/expire.html http://www.redis.cn/topics/lru-cache.html 内存管理 当 Redis 作为缓存使用时...内存淘汰 在 redis.conf 或 使用 CONFIG 命令配置 Redis的配置项： maxmemory 100mb maxmemory-policy [策略] 淘汰策略： LRU - 最近很少没碰...对最近很少使用（所有或有过期时间的）的key优先淘汰 allkeys-lru 尝试回收最少使用的键（LRU），使得新添加的数据有空间存放。...LFU - 没碰多少次 对使用频率最少（所有或有过期时间的）的key优先淘汰 allkeys-lfu 尝试回收回收使用频率最少的键（LFU），使得新添加的数据有空间存放。...volatile-lfu 尝试回收使用频率最少的键（LFU），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
Redis 早起版本使用的数据淘汰策略是 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 策略，LRU 策略是基于最近访问时间进行排序、淘汰的。...后来加入了 LFU (Least Frequency Used，最近最低频率) 策略。 Redis 主要使用的还是 LRU 策略。 noeviction: 可以继续读请求，不可以进行写请求。...volatile-lfu: 对设置了过期时间的键进行 LFU 策略的过期筛选； allkeys-lfu: 对全部的键进行 LFU 策略的过期筛选； 3.2 LRU 策略 Redis 的数据都是由 key-value...但 Redis 的 LRU 并不是这样执行的，Redis 使用了一种近似 LRU 算法。对于所有 Redis 对象，对象头中包含一个 24bit 的信息，作为对象热度的标志。...ldt 不是对象被访问的时候被更新，而是在 Redis 触发淘汰逻辑时进行更新； logc (logistic counter，对数计数): 后 8 位记录频率信息，且以对数形式储存，计算单位是分钟。
这种策略相对来说是上面两种策略的折中方案，需要注意的是这个定期的频率要结合实际情况掌控好，使用这种方案有一个缺陷就是可能会出现已经过期的键也被返回。...在 Redis 当中，其选择的是策略 2 和策略 3 的综合使用。...LFU 算法 LFU 全称为：Least Frequently Used。即：最近最少频率使用，这个主要针对的是使用频率。这个属性也是记录在redisObject 中的 lru 属性内。...当我们采用 LFU 回收策略时，lru 属性的高 16 位用来记录访问时间（last decrement time：ldt，单位为分钟），低 8 位用来记录访问频率（logistic counter：logc...访问频次递增 LFU 计数器每个键只有 8 位，它能表示的最大值是 255，所以 Redis 使用的是一种基于概率的对数器来实现 counter 的递增。
Redis 中的缓存淘汰策略 Redis 支持如下 8 中淘汰策略，其中最后两种 LFU 的是 4.0 版本之后新加的。...volatile-ttl：从配置了过期时间的键中驱逐马上就要过期的键 volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键 allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键...maxmemory 1024M maxmemory-policy volatile-lru Redis 中的 LRU Redis使用的是近似LRU算法，它跟常规的LRU算法还不太一样，它并不维护队列，而是随机采样法淘汰数据...Redis 中的 LFU LFU 算法是 4.0 之后才加入进来的。...而后8位表示当前key对象的访问频率，8位只能代表255，但是redis并没有采用线性上升的方式，而是通过一个复杂的公式，通过配置两个参数来调整数据的递增速度。
redis.conf中的maxmemory 当redis使用内存达到了一个maxmemory的参数配置阈值的时候，那么redis就会根据配置的内存淘汰策略，把访问频率不高的key从内存里面移除掉，maxmemory...通过限制删除操作的时长和频率，来减少删除操作对CPU时间的占用（处理"定时删除"的缺点） 定期删除过期key（处理"惰性删除"的缺点） 过期key的集合 redis 会将每个设置了过期时间的 key...所以定时删除最关键的就在于执行时长和频率的设置，可在redis的配置文件中配置 缓存淘汰策略 当redis的内存占用过多的时候，此时会进行内存淘汰，redis6以后有如下一些策略： noeviction...allkeys-random：对所有key随机淘汰 volatile-lfu：对设置了过期时间的key使用lfu算法进行删除 allkeys-lfu：对所有key使用lfu算法进行删除 总结：volatile-xxx...LFU：最近最不常用页面置换算法，淘汰一定时期内被访问次数最少的页，看一定时间段内页面被使用的频率，淘汰一定时期内被访问次数最少的页
当内存达到上限时，会优先淘汰最近最少使用的数据。这个策略适用于访问模式较为平稳的场景。2.2 LFU（Least Frequently Used）LFU策略根据数据的访问频率来进行淘汰。...Redis内存淘汰策略与LinkedHashMap排序方式的联系Redis的LRU和LFU策略与LinkedHashMap的访问顺序有着紧密的联系。...当Redis使用LRU策略时，可以通过设置maxmemory-policy为allkeys-lru，让Redis按照数据的访问顺序进行淘汰。...类似地，使用maxmemory-policy为allkeys-lfu可以让Redis按照数据的访问频率进行淘汰。通过Java中的LinkedHashMap，我们可以实现类似Redis中的LRU策略。...结论本文介绍了Redis常用的内存淘汰策略，包括LRU、LFU和Random策略。同时，通过Java中的LinkedHashMap，我们解释了其排序方式和与Redis内存淘汰策略的联系。
文章前言 提到内存管理，我们就需要考虑Redis的内存过期策略和内存淘汰机制。该文章便从这两方面入手，分享一些在Redis内存方面相关的基础知识。 文章中使用的示例版本为Redis5.0版本。...volatile-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，在过期密集的键中，使用LFU算法进行删除key。 allkeys-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，使用LFU算法移除所有的key。...#volatile lfu->在具有expire集的密钥中使用近似的lfu进行逐出。 # allkeys-lfu -> Evict any key using approximated LFU....#allkeys lfu->使用近似的lfu逐出任何键。...# LRU means Least Recently Used #LRU表示最近最少使用 # LFU means Least Frequently Used #LFU表示使用频率最低 # Both LRU
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