Redis 的6种回收策略(淘汰策略)详解
- 1、Redis的六种淘汰策略
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- [1. volatile-lru](#1. volatile-lru)
- [2. volatile-ttl](#2. volatile-ttl)
- [3. volatile-random](#3. volatile-random)
- [4. allkeys-lru](#4. allkeys-lru)
- [5. allkeys-random](#5. allkeys-random)
- [6. no-eviction](#6. no-eviction)
- 2、使用策略规则
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在Redis中,当内存使用达到上限时,为了保持服务的稳定性和响应速度,Redis提供了多种数据回收(淘汰)策略,以便在必要时释放内存空间。本文将详细介绍Redis的六种主要淘汰策略。
1、Redis的六种淘汰策略
1. volatile-lru
- 说明 :从已设置过期时间的数据集(
server.db[i].expires
)中挑选最近最少使用的数据进行淘汰。 - 适用场景:适用于数据访问频率差异较大的场景,即部分数据访问频繁,部分数据访问较少。
2. volatile-ttl
- 说明:从已设置过期时间的数据集中挑选那些即将过期的数据进行淘汰。
- 适用场景:当希望优先淘汰那些即将过期的数据时,可以使用此策略。
3. volatile-random
- 说明:从已设置过期时间的数据集中随机选择数据进行淘汰。
- 适用场景:当数据集的访问频率没有明显差异,且希望随机淘汰过期数据时,此策略是一个不错的选择。
4. allkeys-lru
- 说明 :从所有数据集(
server.db[i].dict
)中挑选最近最少使用的数据进行淘汰,不局限于已设置过期时间的数据。 - 适用场景:如果数据访问频率呈现出幂律分布(即大部分数据访问频率低,少数数据访问频率高),此策略非常有效。
5. allkeys-random
- 说明:从所有数据集中随机选择数据进行淘汰。
- 适用场景:当数据集的访问频率几乎相同时,可以使用此策略。然而,由于Redis的设计初衷是快速存取,因此这种策略在实际应用中并不常见。
6. no-eviction
- 说明:不进行任何淘汰操作,当内存不足时,Redis会拒绝新的写入请求,并返回错误。
- 适用场景:在某些特定的场景下,如不希望因淘汰数据而影响业务逻辑时,可以使用此策略。但需要注意的是,这可能会导致Redis服务拒绝新的写入请求。
2、使用策略规则
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幂律分布场景 :如果数据访问频率呈现出幂律分布,即大部分数据访问频率低,少数数据访问频率高,推荐使用
allkeys-lru
策略。这可以确保那些长时间未被访问的数据被优先淘汰,从而为新的热点数据腾出空间。 -
平等分布场景 :如果数据集的访问频率几乎相同,即所有数据的访问频率都相似,那么可以考虑使用
allkeys-random
策略。然而,在实际应用中,这种情况较为少见,因为大多数业务场景下的数据访问都会存在一定的差异。
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