Redis过期键删除策略和内存淘汰策略那对于过期数据,一般有三种方式进行处理:Redis的过期删除策略: 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用 。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类,对于key过期 , 需要得到通知 , 做业务处理的,可以做此监听 。
(被动)惰性删除:当客户端请求到一个已经过期的key时,redis会检查是否过期并删除 所以 , 虽然key过期了,但是没被清理的话,还是会占内存的 。
淘汰简介Redis官方给的警告,当内存不足时 , Redis会根据配置的缓存策略淘汰部分keys,以保证写入成功 。当无淘汰策略时或没有找到适合淘汰的key时 , Redis直接返回out of memory错误 。
然后在选到的key中选择.volatile-random:从已设置过期时间的哈希表(server.db[i].expires)中随机挑选key淘汰掉allkey-random:从所有的key的哈希表server.db[i].dict)中随机挑数据淘汰 。
Redis的LRU缓存淘汰算法实现在实现LRU算法过程中,无非两种操作 , 查找和修改,使用散列数组实现查找时间复杂度为O(1),使用双向链表实现修改复杂度为O(1),并且双向链表还可以维护访问顺序,所以使用这种方式,可以达到O(1) 。
当要缓存某个数据的时候,先在链表中查找这个数据 。如果没有找到,则直接将数据放到链表的尾部;如果找到了,我们就把它移动到链表的尾部 , 然后淘汰头部数据 。
Redis 内存淘汰机制有以下几种策略:noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错 。(Redis 默认策略)allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的 Key 。
LRU (less recently used)是Redis唯一支持的回收算法,当缓存占用的内存空间达到设置的最大空间时,会自动驱逐老的数据 。
譬如 , 在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 5G 的内存大?。跎倌诖娼粽诺那榭觯?由此获取更为稳健的服务 。
由于LRU算法需要消耗大量的额外内存,redis采用一种近似的LRU算法 。它给每个 key 增加了一个额外的小字段(24bit),也就是最后一次被访问的时间戳 。
redis数据类型和应用场景redis的五种数据类型分别是string、hash 、list、set、zset。string string是redis最基本的类型,你可以理解成与Memcached一模一样的类型,一个key对应一个value 。string类型是二进制安全的 。
Redis的字符串类型,可以存储字符串、整数或浮点数,如果存储的是整数或者浮点数 , 还能执行自增或自减操作 。
redis支持的数据类型就是列表、哈希、集合并和删除、获取子列表等 。Redis支持的五种数据类型包括String、Hash、List、Set、Zset,其中 , String类型的值可以是字符串、数字或二进制,但值最大不能超过512MB 。
ziplist的entry 的格式:prevlen encodinglen entry-data prevlen :前一个元素的长度,相当于节点保存前一个元素的指针 。
redis淘汰策略有哪些noeviction:默认策略,不淘汰数据;大部分写命令都将返回错误(DEL等少数除外) 。allkeys-lru:从所有数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰 。volatile-lru:从设置了过期时间的数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰。
监听配置类 监听类 将Redis用作缓存时,如果内存空间用满,就会自动驱逐老的数据 。
volatile-lru 和 volatile-random 主要应用场景是:既有缓存,又有持久key的实例中,一般这类场景应该使用单独的Redis实例 。
当Redis内存超出物理内存限制时,内存数据会开始和磁盘产生频繁的交换,使得性能急剧下降 。
Redis 内存淘汰机制有以下几种策略:noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错 。(Redis 默认策略)allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时 , 在键空间中,移除最近最少使用的 Key 。
【redis 算法 redis几种算法】在Redis的配置文件 redis.conf 文件中 , 配置 maxmemory 的大小参数如下所示: 倘若实际的存储中超出了Redis的配置参数的大小时,Redis中有 淘汰策略 , 把 需要淘汰的key给淘汰掉,整理出干净的一块内存给新的key值使用 。
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