Redis系列11:icode9内存淘汰策略
2022/11/22 23:23:59
本文主要是介绍Redis系列11:icode9内存淘汰策略,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
1 前言
通过前面的一些文章我们知道,Redis的各项能力是基于内存实现的,相对其他的持久化存储(如MySQL、File等,数据持久化在磁盘上),性能会高很多,这也是高速缓存的一个优势。
但是问题来了,每一台机器内存终归是有限的,即使是集群模式,总的内存空间也是有限的,不能无限制的消耗。而在Redis的使用过程中,很有可能出现使用消耗超过内存实际大小的情况。比如以下几种情况:
- 未设置过期时间,Redis的Key将一直存在,直至我们明确将它删除。
- 过度跟不合理的持久化(无论是RDB快照 或是 AOF日志),都会在内存和磁盘中反复操作,需要一定的内存空间进行处理。
- 不及时清理过期缓存:清理过期缓存的方式主要有以下两种,并不是实时或者准实时,所以存在部分过期缓存依旧存在的问题。
- 主动定期删除: Redis 默认每 1 秒运行 10 次(平均每 100 ms 执行一次),每次随机抽取部分设置过期时间的 key,检查是否过期,若是过期就直接删除,直至过期的 key 比率低于 1/4。
- 被动惰性删除:缓存过期并不马上清理,当客户端的请求查询该 key 的时候,检查下 key 是否过期,如果过期,则删除该 key,重新获取。如果长时间未请求,就会有过期缓存滞留。
- 不合理不规范的使用缓存,导致内存耗尽,比如:
- 过度使用缓存,既缓存冷数据也能缓存热数据,导致内存占用过多,性能也没有得到有效提高
- 缓存数量过多或者单个缓存的Value体积过大
- 缓存过期时间设置过长或者根本不设置
2 Redis内存淘汰策略
所以,如果放任上面的那几种情况,内存终归会满的,Redis自身有一套比较完善的内存淘汰策略来专门应对这个问题,在Redis Memory占用超过我们配置的阈值的时候触发策略执行。
# redis.conf 配置最大内存空间占用为2gb,超过则执行内存淘汰策略 redis > CONFIG SET maxmemory 2gb
内存淘汰策略一共有8中,除了一种不执行淘汰策略之外,其他7种都是按照各自不一的算法对内存中现有的数据进行处理。
我们下面详细来看一下这些淘汰策略,把他们分成三大类,8小类来逐一讲解:
2.1 不淘汰策略
2.1.1 noeviction 不淘汰策略
noeviction指的是即使资源超过 maxmemory 限制的值也不会执行淘汰,只是不允许创建新的缓存了。
当Redis内存占用达到我们上面的配置的阈值(比如 5gb)之后,就不允许新增缓存key了,当有新的缓存要创建的时候,Redis 直接返回error。
2.2 仅淘汰配置过期时间key
这边仅针对配置了过期时间的数据进行淘汰
2.3.1 volatile-lru :删除最近最少使用的key
LRU(Least Recently Used)是按照最近最少使用原则来筛选数据,即最不常用的数据会被筛选出来。
如果我们的服务中有冷热数据隔离需求,这无疑是一个比较好的办法。可以将缓存的一些不经常使用的冷数据,而且数据size比较大的,筛选出来清理掉。而近期频繁被使用的key就被保留下来了。
常见的场景如下:
- 电商平台的冷热数据:比如冬季,保暖冬装、电暖设备的浏览次数就会升高,而相应的冷饮、制冷设备(冰箱、空调)的浏览次数就会降低,那么LRU策略下优先删除的就是最近一段时间未访问的缓存信息。
- 外卖平台:每天的1113点,1719点,一定是美食外卖品种的高频率访问时间段,而日用品、果蔬生鲜 大都会避开这个高峰期,这时如果内存不够用了,那么就会成为被优先删除的缓存类型。
2.3.2 volatile-lfu:删除访问次数最少的key(4.0 之后新增的策略)
LRU算法的不足之处在于,一个本身很少被访问的key,只是刚刚被访问了1次,就被认为是最近有使用的热点数据,导致短时间内不会被淘汰。
而LFU弥补了这个不足,LFU(Least Frequently Used)淘汰策略会根据key的最近访问频率进行淘汰,解决上面说的这个不足。
- LFU在LRU的基础上,为每个数据增加了一个计数器,用于统计该数据的访问次数。
- 当使用LFU策略淘汰数据时,会根据数据的访问次数进行筛选,把访问次数最低的数据淘汰出内存。
- 如果两个缓存数据的访问次数相同,LFU再比较这两个key最近一次的访问时间,把访问时间更早的缓存key淘汰出内存。
常见的应用场景:
- 对于电商平台中的冷门的商品,电子书App中热度较低、阅读量较低的书籍。这种类型的缓存会优先被淘汰掉。
2.3.3 volatile-random:随机删除过期key
针对有配置过期时间,但没有明显的冷热访问频率区别,所有的查询分布比较均衡的数据。这时候就使用 allkeys-random 策略吧,让它随机选择需要淘汰数据,也相对公平。
标签:Redis,icode9,内存,数据,使用缓存,淘汰策略,key 来源:
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