概述

Redis也會(huì)因?yàn)閮?nèi)存不足而產(chǎn)生錯(cuò)誤 ， 也可能因?yàn)榛厥者^(guò)久而導(dǎo)致系統(tǒng)長(zhǎng)期的停頓，因此掌握?qǐng)?zhí)行回收策略十分有必要。在 Redis 的配置文件中，當(dāng) Redis 的內(nèi)存達(dá)到規(guī)定的最大值時(shí)，允許配置 6 種策略中的一種進(jìn)行淘汰鍵值，并且將一些鍵值對(duì)進(jìn)行回收。

maxmemory-policy 參數(shù)

# Set a memory usage limit to the specified amount of bytes.
# When the memory limit is reached Redis will try to remove keys
# according to the eviction policy selected (see maxmemory-policy).
#
# If Redis can't remove keys according to the policy, or if the policy is
# set to 'noeviction', Redis will start to reply with errors to commands
# that would use more memory, like SET, LPUSH, and so on, and will continue
# to reply to read-only commands like GET.
#
# This option is usually useful when using Redis as an LRU or LFU cache, or to
# set a hard memory limit for an instance (using the 'noeviction' policy).
#
# WARNING: If you have slaves attached to an instance with maxmemory on,
# the size of the output buffers needed to feed the slaves are subtracted
# from the used memory count, so that network problems / resyncs will
# not trigger a loop where keys are evicted, and in turn the output
# buffer of slaves is full with DELs of keys evicted triggering the deletion
# of more keys, and so forth until the database is completely emptied.
#
# In short... if you have slaves attached it is suggested that you set a lower
# limit for maxmemory so that there is some free RAM on the system for slave
# output buffers (but this is not needed if the policy is 'noeviction').
#
# maxmemory <bytes>
# MAXMEMORY POLICY: how Redis will select what to remove when maxmemory
# is reached. You can select among five behaviors:
#
# volatile-lru -> Evict using approximated LRU among the keys with an expire set.
# allkeys-lru -> Evict any key using approximated LRU.
# volatile-lfu -> Evict using approximated LFU among the keys with an expire set.
# allkeys-lfu -> Evict any key using approximated LFU.
# volatile-random -> Remove a random key among the ones with an expire set.
# allkeys-random -> Remove a random key, any key.
# volatile-ttl -> Remove the key with the nearest expire time (minor TTL)
# noeviction -> Don't evict anything, just return an error on write operations.
#
# LRU means Least Recently Used
# LFU means Least Frequently Used
#
# Both LRU, LFU and volatile-ttl are implemented using approximated
# randomized algorithms.
#
# Note: with any of the above policies, Redis will return an error on write
#       operations, when there are no suitable keys for eviction.
#
#       At the date of writing these commands are: set setnx setex append
#       incr decr rpush lpush rpushx lpushx linsert lset rpoplpush sadd
#       sinter sinterstore sunion sunionstore sdiff sdiffstore zadd zincrby
#       zunionstore zinterstore hset hsetnx hmset hincrby incrby decrby
#       getset mset msetnx exec sort
#
# The default is:
#
# maxmemory-policy noeviction

主動(dòng)清理策略

主動(dòng)清理策略在Redis 4.0 之前一共實(shí)現(xiàn)了 6 種內(nèi)存淘汰策略，在 4.0 之后，又增加了 2 種策略，總共8種：

【針對(duì)設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的key做處理】

• volatile-ttl：在篩選時(shí)，會(huì)針對(duì)設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵值對(duì)，根據(jù)過(guò)期時(shí)間的先后進(jìn)行刪除，越早過(guò)期的越先被刪除。
• volatile-random：就像它的名稱一樣，在設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵值對(duì)中，進(jìn)行隨機(jī)刪除。
• volatile-lru：會(huì)使用 LRU 算法篩選設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵值對(duì)刪除。
• volatile-lfu：會(huì)使用 LFU 算法篩選設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵值對(duì)刪除

【 針對(duì)所有的key做處理】

• allkeys-random：從所有鍵值對(duì)中隨機(jī)選擇并刪除數(shù)據(jù)。
• allkeys-lru：使用 LRU 算法在所有數(shù)據(jù)中進(jìn)行篩選刪除。
• allkeys-lfu：使用 LFU 算法在所有數(shù)據(jù)中進(jìn)行篩選刪除。

【 不處理 （默認(rèn)）】

noeviction：不會(huì)剔除任何數(shù)據(jù)，拒絕所有寫入操作并返回客戶端錯(cuò)誤信息"(error) OOM command not allowed when used memory"，此時(shí)Redis只響應(yīng)讀操作。

Redis 在默認(rèn)情況下會(huì)采用 noeviction 策略。換句話說(shuō)，如果內(nèi)存己滿 ， 則不再提供寫入操作 ， 而只提供讀取操作 。 顯然這往往并不能滿足我們的要求，因?yàn)閷?duì)于互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)而言 ， 常常會(huì)涉及數(shù)以百萬(wàn)甚至更多的用戶 ， 所以往往需要設(shè)置回收策略。

策略選擇

LRU 算法（Least Recently Used，最近最少使用）：淘汰很久沒(méi)被訪問(wèn)過(guò)的數(shù)據(jù)，以最近一次訪問(wèn)時(shí)間作為參考

LFU 算法（Least Frequently Used，最不經(jīng)常使用）：淘汰最近一段時(shí)間被訪問(wèn)次數(shù)最少的數(shù)據(jù)，以次數(shù)作為參考

需要指出的是 ： LRU 算法或者 TTL 算法都是不是很精確算法，而是一個(gè)近似的算法。 Redis 不會(huì)通過(guò)對(duì)全部的鍵值對(duì)進(jìn)行比較來(lái)確定最精確的時(shí)間值，從而確定刪除哪個(gè)鍵值對(duì) ， 因?yàn)檫@將消耗太多的時(shí)間 ， 導(dǎo)致回收垃圾執(zhí)行的時(shí)間太長(zhǎng) ， 造成服務(wù)停頓.

當(dāng)存在熱點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，LRU的效率很好，但偶發(fā)性的、周期性的批量操作會(huì)導(dǎo)致LRU命中率急劇下降，緩存污染情況比較嚴(yán)重。這時(shí)使用LFU可能更好點(diǎn)

根據(jù)自身業(yè)務(wù)類型，配置好maxmemory-policy(默認(rèn)是noeviction)，推薦使用volatile-lru。

maxmemory-sample

而在Redis 的默認(rèn)配置文件中 ， 存在著參數(shù) maxmemory-sample

# LRU, LFU and minimal TTL algorithms are not precise algorithms but approximated
# algorithms (in order to save memory), so you can tune it for speed or
# accuracy. For default Redis will check five keys and pick the one that was
# used less recently, you can change the sample size using the following
# configuration directive.
#
# The default of 5 produces good enough results. 10 Approximates very closely
# true LRU but costs more CPU. 3 is faster but not very accurate.
#
# maxmemory-samples 5

當(dāng)設(shè)置 maxmemory-samples越大，則 Redis 刪除的就越精確，但是與此同時(shí)帶來(lái)不利的是， Redis 也就需要花更多的時(shí)去計(jì)算匹配更為精確的值 。

回收超時(shí)策略的缺點(diǎn)是必須指明超時(shí)的鍵值對(duì) ，這會(huì)給程序開(kāi)發(fā)帶來(lái)一些設(shè)置超時(shí)的代碼，無(wú)疑增加了開(kāi)發(fā)者的工作量。

對(duì)所有的鍵值對(duì)進(jìn)行回收，有可能把正在使用的鍵值對(duì)刪掉，增加了存儲(chǔ)的不穩(wěn)定性。

對(duì)于垃圾回收的策略，還需要注意的是回收的時(shí)間，因?yàn)樵?Redis 對(duì)垃圾的回收期間， 會(huì)造成系統(tǒng)緩慢。

因此，控制其回收時(shí)間有一定好處，只是這個(gè)時(shí)間不能過(guò)短或過(guò)長(zhǎng)。過(guò)短則會(huì)造成回收次數(shù)過(guò)于頻繁，過(guò)長(zhǎng)則導(dǎo)致系統(tǒng)單次垃圾回收停頓時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，都不利于系統(tǒng)的穩(wěn)定性，這些都需要設(shè)計(jì)者在實(shí)際的工作中進(jìn)行思考 。

如果不設(shè)置最大內(nèi)存，當(dāng) Redis 內(nèi)存超出物理內(nèi)存限制時(shí)，內(nèi)存的數(shù)據(jù)會(huì)開(kāi)始和磁盤產(chǎn)生頻繁的交換 (swap)，會(huì)讓 Redis 的性能急劇下降。

到此這篇關(guān)于 Redis內(nèi)存回收策略的文章就介紹到這了,更多相關(guān) Redis內(nèi)存回收內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！?

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