Redis内存淘汰策略

1. 不进行数据淘汰的策略:

noEviction:当运行内存超过最大设置内存时,不淘汰任何数据。

2. 进行数据淘汰的策略:

1)在设置了过期时间的数据中进行淘汰:

volatile-random:随机淘汰设置了过期时间的任意键值。

volatile-ttl:优先淘汰更早过期的键值。

volatile-lru:淘汰所有设置了过期时间的键值中,最久未使用的键值。【默认策略】

volatile-lfu:淘汰所有设置了过期时间的键值中,最少使用的键值。

2) 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:淘汰整个键值中最少使用的键值。

ps:以下是我整理的java面试资料,密码是obht,感兴趣的可以看看。最后,创作不易,觉得写得不错的可以点点关注!

链接:https://www.yuque.com/u39298356/uu4hxh?# 《Java面试宝典》

相关推荐
PaperData12 分钟前
1985-2025年全国区县专利申请与授权面板数据
数据库
snpgroupcn15 分钟前
大数据量SAP迁移方案:系统越大,越不能硬搬
数据库·sap
leikooo34 分钟前
用餐厅和盘子理解栈和堆
java·数据结构·链表·rust
Flynt1 小时前
Redis Cluster主节点挂了,为什么"高可用"还全员掉线?我把三次kill的记录翻出来了
数据库·redis·分布式
笃行3501 小时前
KingbaseES 数据加密全解:从 SSL 到全密态
数据库
Ivanqhz2 小时前
激活函数在 Transformer 中的作用及各种变体简述
java·linux·数据库·人工智能·深度学习
沙漠之主2 小时前
C++编程教学设计资料:从入门到实战的完整课程方案
java·前端·c++
FPGA小徐2 小时前
PA1 基础设施(2)深度解析:NEMU 中 ITRACE、MTRACE、FTRACE、IRINGBUF、ETRACE、DIFFTEST 全解析
java·服务器·网络
YOLO数据集集合3 小时前
EvoAgent:面向PR研发治理的自进化Multi-Agent Harness系统
java·开发语言·目标检测·agent·自进化
java1234_小锋3 小时前
【技术专题】Mysql8 数据库 - Mysql8 数据类型简介
数据库·mysql