redis回收过期数据 redis的回收机制

redis会在一段时间内丢失数据,为什么1、Redis中的Map被误删除:在某些情况下,可能会出现误删除Map的情况,例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名 。
2、因为 master - slave的复制是异步 的(客户端发送给redis , 主节点数据同步到内存中后就返回成功了) 所以可能有部分数据还没复制到slave , master就宕机了,此时master内存中的数据也没了,这些部分数据就丢失了 。
3、可能有人会遇到 , Redis 经常会丢掉一些数据,写进去了,过一会儿可能就没了 。那么你可能是将Redis当成存储了而没有当作缓存 。啥叫缓存?用内存当缓存 。内存是无限的吗 , 内存是很宝贵而且是有限的,磁盘是廉价而且是大量的 。
4、所以就是惰性删除了 。惰性删除就是说,在你获取某个key的时候 , redis会检查一下,这个key如果设置了过期时间那么是否过期了?如果过期了此时就会删除 , 不会给你返回任何东西 。
5、会 。Redis提供了自动的键过期功能,通过该功能 , 用户可以让特定的键在指定的时间之后自动被移除,从而避免了需要在指定时间内手动执行删除操作的麻烦,所以redis数据会自动过期 。
redis是多线程的吗1、redis不是多线程 。redis是单线程的原因在于redis用单个CPU绑定一块内存的数据,然后针对这块内存的数据进行多次读写的时候,都是在一个CPU上完成的 。
2、Redis在处理客户端请求时采用单线程模型,但在某些特定功能(如持久化操作)上采用了多线程 。Redis在处理客户端的请求时 , 采用的是单线程模型 。
3、Redis的高并发和快速原因redis是基于内存的,内存的读写速度非常快;redis是单线程的 , 省去了很多上下文切换线程的时间;redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接 。
4、Redis采用的是单进程单线程模型的KV数据库,由C语言编写 。官方提供的数据是可以达到100000+的qps 。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差 。
5、Redis 0的多线程并未将事件处理改成多线程,而是在I/O上 。
redis高并发能力直接相关概念有哪些1、Redis的高并发能力主要与内存存储、高效的I/O操作、快速的数据结构、原子操作概念直接相关 。内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中,这样可以避免磁盘I/O操作的延迟 。
2、Redis高并发能力直接相关概念,有缓存、队列、单线程模型等 。Redis提供了高速缓存功能 , 可以将常用的数据缓存在内存中,降低访问数据库的频率 。这可以减轻数据库的负担,提高系统的响应速度和并发能力 。
3、redis高并发能力直接相关概念有,无序集合内存回收 。Redis作为一款高效的内存数据库,其最为常用的数据结构之一就是无序集合 。
【redis回收过期数据 redis的回收机制】4、Redis的高并发和快速原因redis是基于内存的,内存的读写速度非常快;redis是单线程的,省去了很多上下文切换线程的时间;redis使用多路复用技术,可以处理并发的连接 。
5、高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求 。
6、Redis是基于内存进行操作的 , 性能较高,可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量,例如商品抢购秒杀等活动 。
Redis缓存淘汰策略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。
值得一提的是,设置expire会消耗额外的内存,所以 使用allkey-lru可以更高效地使用内存,因为这样使用的时候不需要设置过期时间 。Redis使用的并不是完全LRU算法 , 而是近似LRU算法 。
redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据,将最旧的数据淘汰,指到内存降下来 。
springboot整合Redis参考,SpringBoot整合Redis - (jianshu.com) 在整合Redis的基础上,在新加监听配置 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 。
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 。
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 。

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