redis的LRU驱动事件

Posted 2021-09-20 本站大佬

当我们使用redis作为缓存时，我希望它可以自动的回收旧的，不常用的键值对，这很重要。否则这些旧数据甚至不再使用的数据会占用太多的空间，从而影响到服务。

LRU是redis唯一支持的回收机制。

maxmemory在32位的系统中默认为3GB，在64位系统中默认为0，就是不对redis的内存空间做限制。如果想要对redis进行内存限制，比如所限制为100mb，需要在redis.conf中配置maxmemory 100mb。当内存达到限制时，会自动的执行一些行为，也就是回收策略，这需要我们提前设置好。
noeviction 当达到内存限制时，会对的更新命令返回错误，这种策略可以保证已经存储在redis中的数据不被回收，但是因为内存满了，所以无法接受更新命令。
allkeys-lru 回收所有键值对中使用次数最少的，从而使得新的数据可以写入redis
volatile-lru 回收已经过期的数据中使用次数较少的，从而使新的数据可以写入redis
allkeys-random 随机回收数据，从而使新的数据可以写入redis
volatile-random 随即回收已经过期的数据，从而使得新的数据可以写入redis
volatile-ttl 回收已经过期的数据，优先回收ttl较小的数据,从而使得新的数据可以写入redis，ttl为expire或者pexpire设置的键值对生存时间。当内存有压力的时候尽量不要为键值对添加生存时间。
理解回收机制是很重要的：当客户端执行了命令添加了新的数据，redis会检查内存是否到了maxmemory的限制，如果达到了，就会执行回收策略，等到有空间的时候，执行新的命令。重复这个过程，redis一直在maxmemory这个限制上下徘徊。
考虑到当redis中的数据较多时，使用上述的回收策略会占用大量的内存，这会对极度依赖内存的redis造成严重的影响。
所以开发者使用了一种近似于lru的回收机制。执行回收策略时，redis会抽取少量的keys，然后在其中找到最符合标准的数据，进行回收，这种回收策略占用少量的内存，对redis本身其它的服务较为友好。至于抽取的keys数量，可以使用memory-samples这个命令，如果想要抽取5个，可以使用memory-samples 5进行配置。

参考：redis中文网站