如何保证redis缓存不过期的文件 如何保证redis缓存不过期

Redis过期删除策略和内存淘汰策略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 。
(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 。
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 。
每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合,淘汰掉最旧的一个,然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用 。redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿 。
redis 过期策略是: 定期删除+惰性删除。所谓定期删除,指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key,检查其是否过期,如果过期就删除 。
定期删除在一定程度上是一种合理有效的过期键删除策略,但是由于其在执行时长和执行频度的局限性,必须要有另一种机制(策略)确保内存能够获得回收 , 因此,就需要引入内存淘汰策略 。
Redis缓存雪崩就这么简单在实际项目开发中 , 我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来( 内存昂贵且有限 ),所以Redis需要对数据设置过期时间,并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除 。
缓存雪崩的英文解释是奔逃的野牛,指的是缓存层当掉之后,并发流量会像奔腾的野牛一样,大量访问后端存储 。
Redis雪崩效应的解决方案:可以使用分布式锁,单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释: 当突然有大量请求到数据库服务器时候,进行请求限制 。
Redis缓存过期机制1、当内存占满之后 , redis提供缓存淘汰机制 。
2、Redis缓存机制主要作用在于提高数据访问速度、减轻数据库压力、提高系统性能 。
3、从expires中查找key的过期时间 , 如果不存在说明对应key没有设置过期时间,直接返回 。如果是slave机器,则直接返回,因为Redis为了保证数据一致性且实现简单,将缓存失效的主动权交给Master机器,slave机器没有权限将key失效 。
4、集中处理 Redis会将设置了过期时间的key放到一个独立的字典里,默认每秒10次过期扫描 。扫描方式:为防止扫描时间过长,扫描时间限制为25ms,开发时应尽量避免大量key同时过期 。
Redis缓存淘汰策略1、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 。
2、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。
3、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 。
4、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 。
redis常见问题1、缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据,缓存中没有,但数据库中有的情况 。这种情况一般都是缓存过期了 。
2、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 。
3、以下是Redis常见的性能问题有哪些?Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数 , 会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的 , 会间断性暂停服务 , 所以Master最好不要写内存快照 。
4、Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性 , Slave和Master最好在同一个局域网内 。关于Redis 常见的性能问题都有哪些,青藤小编就和您分享到这里了 。
5、开启redis-benchmark压测进程 检查复制积压缓冲区内存消耗,可以看到因为缓冲区设置过大,数据量才存储190多M,Redis就无法写入了 。
【如何保证redis缓存不过期的文件 如何保证redis缓存不过期】6、运维层面,我们需要对机器的各项指标增加监控,包括网络流量,在达到阈值时提前报警,及时与业务确认并扩容 。

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