Redis数据库——8种内存淘汰机制

大家好，这里是编程Cookbook，关注公众号「编程Cookbook」，获取更多面试资料。本文详细介绍Redis的8种内存淘汰机制。

目录

• 过期键删除策略
• 内存淘汰机制
• Redis 3.0 的淘汰机制——近似 LRU 算法
• Redis 4.0 的新增的淘汰机制——LFU 算法

过期键删除策略

Redis 为管理内存，对设置了过期时间的键采用了以下三种删除策略：

1. 定时过期：

• 描述：为每个设置了过期时间的键创建一个定时器，到达过期时间立即清除。
• 优点：对内存很友好，过期数据能及时清除。
• 缺点：需要消耗大量的 CPU 资源来处理定时器，影响缓存响应时间和吞吐量。

2. 惰性过期：

• 描述：只有在访问某个键时才判断其是否过期，过期则清除。
• 优点：最大化节省 CPU 资源。
• 缺点：可能会有大量过期键未被访问而占用内存。

3. 定期删除：

• 描述：每隔一定时间扫描 expires
   字典中的部分键，清除过期键。
• 优点：折中策略，通过调整扫描时间间隔和每次扫描数量，平衡 CPU 和内存资源。

默认使用惰性过期 (Lazy Expiration)和定期删除 (Periodic Deletion) 两者结合的方式，能够在性能和内存使用之间找到一个良好的平衡。

内存淘汰机制

内存限制设置

• Redis 可以通过参数 maxmemory
   设置内存最大限制，从而避免 Redis 占满机器的内存，影响其他服务。
• 默认值：
• maxmemory=0
  ，表示没有限制。
• 在 32 位系统 上，Redis 最大支持内存为 3GB（32 位系统最大内存为 4GB）。
• 在 64 位系统 上，Redis 的最大内存限制为物理机的可用内存。

Redis 的 maxmemory
 参数和内存淘汰机制，使其成为一种有效的缓存方案，是 Memcached 的有效替代方案。

常见策略

当内存达到 maxmemory
 限制时，Redis 会按照 maxmemory-policy
 启动相应的淘汰策略，Redis 默认的内存淘汰策略是：noeviction。常见策略如下：

1. 针对设置了过期时间的键

• volatile-lru
  ：仅对设置了过期时间的键，淘汰最近最少使用的键。
• volatile-ttl
  ：仅对设置了过期时间的键，淘汰剩余时间最短的键。
• volatile-random
  ：仅对设置了过期时间的键，随机淘汰。
• volatile-lfu
  ：仅对设置了过期时间的键，淘汰访问频率最低的键。

2. 针对所有键

• allkeys-lru
  ：对所有键，淘汰最近最少使用的键。
• allkeys-random
  ：对所有键，随机淘汰。
• allkeys-lfu
  ：对所有键，淘汰访问频率最低的键。

3. 无淘汰策略

• noeviction
  ：不进行淘汰，当内存超限时直接返回错误。

Redis 3.0 的淘汰机制——近似 LRU 算法

LRU（Least Recently Used）优化设计

Redis 的 LRU 算法经过优化，保证内存占用与淘汰效果之间的平衡，体现了工程实现中对 空间与时间的折中。

注意：在主从复制模式（Replication）下，如果从节点达到 maxmemory
 限制，不会记录任何异常日志，但增量数据无法同步到从节点。

1. LRU 算法优化

• Redis 3.0 的 LRU 算法是近似实现，并非精确 LRU。
• 为了平衡内存占用与性能，Redis 在实现 LRU 时使用了 采样方法：
• 默认从固定数量的键（由 maxmemory-samples
   决定）中随机挑选一定数量的键进行比较，淘汰其中最符合 LRU 策略的键。
• 默认采样值为 5，可以通过 maxmemory-samples
   调整。
• 参数设置：
• 使用 CONFIG SET maxmemory-samples <count>
   动态调整采样数量，采样越多越接近理论 LRU，但会增加性能开销。

2. 近似 LRU 的特点

• 优点：节省内存，只需记录部分键的访问信息。
• 缺点：可能导致部分键未能准确淘汰，尤其在访问模式复杂时。
• 适用场景：
• 访问模式接近幂次分布时，近似 LRU 效果与理论 LRU 非常接近，几乎无差别。

3. 近似 LRU 与理论 LRU 效果对比

• 当数据访问模式接近幂次分布（大部分访问集中于少数键）时，近似 LRU 表现与理论 LRU 几乎无差别。

Redis 4.0 的新增的淘汰机制——LFU 算法

1. LFU 算法

• Redis 4.0 引入了 LFU（Least Frequently Used） 算法，专注于键的访问频率，而非最近访问时间。
• LFU 的实现机制：
• 使用 Morris counters（一种稀疏计数器算法）记录访问频率，占用内存极小。
• 计数器会随着时间衰减，以降低旧访问对频率统计的影响。
• 提供参数配置计数更新频率和衰减速度，灵活控制缓存命中率。

2. LFU 的特点

• 与 LRU 的对比：
• LRU：基于最近使用时间，适合短期缓存需求。
• LFU：基于访问频率，适合长期缓存需求。
• 优点：更适合评估键的整体重要性，避免 LRU 中因短期高频访问造成的缓存污染。
• 应用场景：
• 适用于需要长期保留高频访问键的场景，如热点数据。

3. 相关策略

• allkeys-lfu
  ：对所有键按 LFU 策略淘汰。
• volatile-lfu
  ：仅对设置了过期时间的键按 LFU 策略淘汰。

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