redis淘汰策略和删除策略 redis的淘汰策略怎么选择 _策略

Redis过期后,是用什么淘汰策略?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、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。
3、为了解决上面的问题，Redis引入了LFU算法，淘汰最少使用的数据。原理如下： LFU给每个数据维护了一个计数器，每次使用都会使计数器增加，淘汰使用次数最少的键。
redis数据淘汰策略是什么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。
【redis淘汰策略和删除策略 redis的淘汰策略怎么选择】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。
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。
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。
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过期键删除策略和内存淘汰策略1、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。
2、（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。
3、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。
4、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、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。
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内存满了怎么办?Redis可以用使用 expire 指令设置过期时间，在Redis内部，每当我们设置一个键的过期时间时，Redis就会将该键带上过期时间存放到一个过期字典中。
redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿。为了解决这个问题Redis0引入了unlink指令，将这个key的对象引用从Redis内存数据里删除，将删除操作封装成一个任务丢到一个异步队列里。
肯定那些最近最少使用的被干掉了。为啥存redis的数据有时候会丢失？很简单，你写的数据太多了，内存占满了，或者触发了什么条件，如redis allkeys-lru内存淘汰策略，自动给你清理掉了一些最近很少使用的数据。
从库不会进行过期扫描，主库删除时，会在AOF文件里增加一条del指令，同步到所有从库，从库通过此指令来删除。由于指令的同步存在异步，所以会出现主从数据不一致的情况。
非预期增长的key，往往是问题之源）6 pika 如果实在不想搞的那么累，那就把业务迁移到新开源的pika上面，这样就不用太关注内存了，redis内存太大引发的问题，那也都不是问题了。

redis淘汰策略和删除策略 redis的淘汰策略怎么选择

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