Redis的key驱逐策略

驱逐策略何时生效

如果maxmemory为0则没有限制，如果内存用完会写入到磁盘的交换分区，这将导致Redis的性能降低，因为磁盘交换区比RAM慢很多。所以我们要合理设置 maxmemory

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maxmemory 100mb

驱逐策略

1. noeviction: 当达到内存限制时，新数据不会保存。 当数据库使用复制时，这适用于主数据库。默认策略，如果redis内存被写满，则不会写入。
2. allkeys-lru: 保留最近使用的密钥; 删除最近最少使用（LRU）的键。
3. allkeys-lfu: 保留频繁使用的密钥; 删除最不常使用（LFU）的键。
4. volatile-lru: 删除将expire字段设置为true的最少使用的键。
5. volatile-lfu: 删除将expire字段设置为true的最不常用的键。
6. allkeys-random: 随机删除键以为新数据添加空间。
7. volatile-random: 随机删除将expire字段设置为true的键。
8. volatile-ttl: 删除具有expire字段设置为true的剩余TTL值最短的密钥。

LRU 和 LFU 的区别

• 策略不同：LRU淘汰最近最少使用的缓存数据，而LFU淘汰最不经常使用的缓存数据。
• 计算方式不同：LRU淘汰是根据缓存数据最后一次被使用的时间，而LFU淘汰是根据缓存数据被使用的频率。

假设有以下4个缓存数据：A、B、C、D，只有3个空间，它们被访问的情况如下：A -> B -> C -> B -> D -> C -> A

按照最近最少使用（LRU）的策略，每次淘汰最久未被使用的缓存数据。根据上述访问情况，淘汰的过程如下：

1. 访问A：A
2. 访问B：A, B
3. 访问C：A, B, C
4. 访问B：A, C, B
5. 访问D：C, B, D
6. 访问C：B, D, C
7. 访问A：D, C, A（淘汰B）

按照最少经常使用（LFU）的策略，每次淘汰使用频率最低的缓存数据。根据上述访问情况，淘汰的过程如下：

1. 访问A：A（A使用次数为1）
2. 访问B：A, B（A使用次数为1，B使用次数为1）
3. 访问C：A, B, C（A使用次数为1，B使用次数为1，C使用次数为1）
4. 访问B：A, C, B（A使用次数为1，C使用次数为1，B使用次数为2）
5. 访问D：C, B, D（C使用次数为1，B使用次数为2，D使用次数为1）
6. 访问C：B, D, C（B使用次数为2，D使用次数为1，C使用次数为2）
7. 访问A：D, C, A（D使用次数为1，C使用次数为2，A使用次数为2）（淘汰D）

适用场景

Redis作为缓存，可以使用多种eviction策略，不同的策略适用于不同的场景，需要根据具体的业务需求和数据访问模式来选择。以下是一些常用的eviction策略及其适用场景：

• LRU（Least Recently Used，最近最少使用）：适用于缓存数据具有时间局部性的场景，比如热点数据。
• LFU（Least Frequently Used，最不经常使用）：适用于缓存数据访问频率比较稳定的场景，比如一些统计数据。
• TTL（Time To Live，生存时间）：根据键的过期时间来淘汰。适用于缓存数据具有时效性的场景。
• Random（随机淘汰）：随机选择一个键来淘汰。适用于缓存数据访问模式不确定的场景。

在选择eviction策略时，需要考虑数据的重要性、访问模式、数据的时效性等因素。比如，对于一些比较重要的数据，可以考虑采用LRU策略，以保证热点数据被缓存下来；对于一些数据访问比较均匀的场景，可以考虑采用Random策略，以避免某些键一直被访问导致被淘汰的问题。如果缓存数据具有时效性，可以考虑采用TTL策略。

Redis key eviction