Redis数据删除策略

一、惰性删除

惰性删除:设置该key过期时间后,我们不去管它,当需要该key时,我们在检查其是否过期,如果过期,我们就删掉它,反之返回该key
优点 :对CPU友好,只会在使用该key时才会进行过期检查,对于很多用不到的key不用浪费时间进行过期检查

缺点 :对内存不友好,如果一个key已经过期,但是一直没有使用,那么该key就会一直存在内存中,内存永远不会释放

二、定期删除

定期删除:每隔一段时间,我们就对一些key进行检查,删除里面过期的key(从一定数量的数据库中取出一定数量的随机key进行检查,并删除其中的过期key)。

定期清理有两种模式:

SLOW模式是定时任务,执行频率默认为10hz,每次不超过25ms,以通过修改配置文件redis.conf 的hz 选项来调整这个次数

FAST模式执行频率不固定,但两次间隔不低于2ms,每次耗时不超过1ms

优点:可以通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 的影响。另外定期删除,也能有效释放过期键占用的内存。

缺点:难以确定删除操作执行的时长和频率。

Redis的过期删除策略:惰性删除 + 定期删除两种策略进行配合使用

三、数据淘汰策略

数据的淘汰策略:当Redis中的内存不够用时,此时在向Redis中添加新的key,那么Redis就会按照某一种规则将内存中的数据删除掉,这种数据的删除规则被称之为内存的淘汰策略。

Redis支持8种不同策略来选择要删除的key:(TTL:过期时间)

noeviction: 不淘汰任何key,但是内存满时不允许写入新数据,默认就是这种策略。

volatile-ttl: 对设置了TTL的key,比较key的剩余TTL值,TTL越小越先被淘汰

allkeys-random:对全体key ,随机进行淘汰。

volatile-random:对设置了TTL的key ,随机进行淘汰。

allkeys-lru: 对全体key,基于LRU算法进行淘汰

volatile-lru: 对设置了TTL的key,基于LRU算法进行淘汰

allkeys-lfu: 对全体key,基于LFU算法进行淘汰

volatile-lfu: 对设置了TTL的key,基于LFU算法进行淘汰

LRU(Least Recently Used)最近最少使用。用当前时间减去最后一次访问时间,这个值越大则淘汰优先级越高。

LFU(Least Frequently Used)最少频率使用。会统计每个key的访问频率,值越小淘汰优先级越高。

数据淘汰策略-使用建议

优先使用 allkeys-lru 策略。充分利用 LRU 算法的优势,把最近最常访问的数据留在缓存中。如果业务有明显的冷热数据区分,建议使用。

如果业务中数据访问频率差别不大,没有明显冷热数据区分,建议使用 allkeys-random,随机选择淘汰。

如果业务中有置顶的需求,可以使用 volatile-lru 策略,同时置顶数据不设置过期时间,这些数据就一直不被删除,会淘汰其他设置过期时间的数据。

如果业务中有短时高频访问的数据,可以使用 allkeys-lfu 或 volatile-lfu 策略。

相关推荐
木风小助理4 分钟前
JavaStreamAPI的性能审视,优雅语法背后的隐形成本与优化实践
java·前端·数据库
Knight_AL16 分钟前
MySQL InnoDB 锁机制深度解析:行锁、表锁、间隙锁、临键锁(Next-Key Lock)
数据库·mysql
良策金宝AI1 小时前
工程设计企业AI试用落地路径:从效率验证到知识沉淀
数据库·人工智能·知识图谱·ai助手·工程设计
panzer_maus1 小时前
Redis的简单介绍(2)-处理过期Key的策略
数据库·redis·缓存
仗剑恬雅人1 小时前
LINUX数据库高频常用命令
linux·运维·服务器·数据库·ssh·运维开发
Traced back1 小时前
# Windows窗体 + SQL Server 自动清理功能完整方案优化版
数据库·windows·.net
mifengxing1 小时前
操作系统(一)
大数据·数据库·操作系统
纯爱掌门人2 小时前
鸿蒙端云一体化开发(二):云数据库
数据库·华为·harmonyos·端云一体化
l1t2 小时前
DeepSeek辅助总结的测试PostgreSQL数据库插入性能方法
数据库·postgresql
赫萝的红苹果2 小时前
实验探究并验证MySQL innoDB中的各种锁机制及作用范围
android·数据库·mysql