redis缓存的问题 redis的缓存淘汰

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 。
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 。
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数据的过期与淘汰1、内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后,redis提供缓存淘汰机制 。
2、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 。
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、随机移除某个 Key 。volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的 Key 优先移除 。修改内存淘汰机制只需要在 redis.conf 配置文件中配置 maxmemory-policy 参数即可 。
5、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八种淘汰策略是什么【redis缓存的问题 redis的缓存淘汰】1、redis.conf中的maxmemory参数配置了redis的最大内存,maxmemory-policy配置了内存淘汰策略,当redis内存达到最大后,会根据内存淘汰策略淘汰部分数据 。
2、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 。
3、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 。
4、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 。
5、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) 。
Redis使用的并不是完全LRU算法,而是近似LRU算法 。被删除的key也不一定是最满足LRU特征的key,而是通过近似LRU算法抽样 , 然后删除访问时间最古老的key 。
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 。
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 的内存大小 , 减少内存紧张的情况,由此获取更为稳健的服务 。
redis淘汰策略有哪些1、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。
2、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 。
3、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 。
4、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 。
5、定期删除策略:Redis 启用一个定时器定时监视所有的 key , 判断key是否过期,过期的话就删除 。
6、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 。

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