Redis 緩存滿了如何解決
引言
Redis 緩存使用內(nèi)存來(lái)保存數(shù)據(jù),隨著需要緩存的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大,有限的緩存空間不可避免地會(huì)被寫滿。此時(shí),應(yīng)該怎么辦?本篇文章接下來(lái)就來(lái)聊聊緩存滿了之后的數(shù)據(jù)淘汰機(jī)制。
值得注意的是,在 Redis 中 過(guò)期策略 和 內(nèi)存淘汰策略 是兩個(gè)完全不同的概念。Redis 過(guò)期策略指的是 Redis 使用哪種策略,來(lái)刪除已經(jīng)過(guò)期的鍵值對(duì);而內(nèi)存淘汰機(jī)制指的是當(dāng) Redis 運(yùn)行內(nèi)存已經(jīng)超過(guò)設(shè)置的最大內(nèi)存之后,將采用什么策略來(lái)刪除符合條件的鍵值對(duì),以此來(lái)保障 Redis 高效的運(yùn)行。
Redis 最大運(yùn)行內(nèi)存
只有在 Redis 的運(yùn)行內(nèi)存達(dá)到了某個(gè)閥值,才會(huì)觸發(fā)內(nèi)存淘汰機(jī)制,這個(gè)閥值就是我們?cè)O(shè)置的最大運(yùn)行內(nèi)存,此值在 Redis 的配置文件中可以找到,配置項(xiàng)為 maxmemory
。
內(nèi)存淘汰執(zhí)行流程,如下圖所示:
查詢最大運(yùn)行內(nèi)存
我們可以使用命令 config get maxmemory
來(lái)查看設(shè)置的最大運(yùn)行內(nèi)存,命令如下:
127.0.0.1:6379> config get maxmemory 1) "maxmemory" 2) "0"
我們發(fā)現(xiàn)此值竟然是 0,這是 64 位操作系統(tǒng)默認(rèn)的值,當(dāng) maxmemory 為 0 時(shí),表示沒(méi)有內(nèi)存大小限制。
注意:32 位操作系統(tǒng),默認(rèn)的最大內(nèi)存值是 3GB。
內(nèi)存淘汰策略
查看 Redis 內(nèi)存淘汰策略
我們可以使用 config get maxmemory-policy
命令,來(lái)查看當(dāng)前 Redis 的內(nèi)存淘汰策略,命令如下:
127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy 1) "maxmemory-policy" 2) "noeviction"
可以看出此 Redis 使用的是 noeviction 類型的內(nèi)存淘汰機(jī)制,它表示當(dāng)運(yùn)行內(nèi)存超過(guò)最大設(shè)置內(nèi)存時(shí),不淘汰任何數(shù)據(jù),但新增操作會(huì)報(bào)錯(cuò)。
內(nèi)存淘汰策略分類
早期版本的 Redis 有以下 6 種淘汰策略:
- noeviction:不淘汰任何數(shù)據(jù),當(dāng)內(nèi)存不足時(shí),新增操作會(huì)報(bào)錯(cuò),Redis 默認(rèn)內(nèi)存淘汰策略;
- allkeys-lru:淘汰整個(gè)鍵值中最久未使用的鍵值;
- allkeys-random:隨機(jī)淘汰任意鍵值;
- volatile-lru:淘汰所有設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵值中最久未使用的鍵值;
- volatile-random:隨機(jī)淘汰設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的任意鍵值;
- volatile-ttl:優(yōu)先淘汰更早過(guò)期的鍵值。
在 Redis 4.0 版本中又新增了 2 種淘汰策略:
- volatile-lfu:淘汰所有設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵值中,最少使用的鍵值;
- allkeys-lfu:淘汰整個(gè)鍵值中最少使用的鍵值。
其中
allkeys-xxx
表示從所有的鍵值中淘汰數(shù)據(jù),而volatile-xxx
表示從設(shè)置了過(guò)期鍵的鍵值中淘汰數(shù)據(jù)。
修改 Redis 內(nèi)存淘汰策略
設(shè)置內(nèi)存淘汰策略有兩種方法,這兩種方法各有利弊,需要使用者自己去權(quán)衡。
- 方式一:通過(guò)“config set maxmemory-policy 策略”命令設(shè)置。它的優(yōu)點(diǎn)是設(shè)置之后立即生效,不需要重啟 Redis 服務(wù),缺點(diǎn)是重啟 Redis 之后,設(shè)置就會(huì)失效。
- 方式二:通過(guò)修改 Redis 配置文件修改,設(shè)置“maxmemory-policy 策略”,它的優(yōu)點(diǎn)是重啟 Redis 服務(wù)后配置不會(huì)丟失,缺點(diǎn)是必須重啟 Redis 服務(wù),設(shè)置才能生效。
內(nèi)存淘汰算法
從內(nèi)存淘汰策略分類上,我們可以得知,除了隨機(jī)刪除和不刪除之外,主要有兩種淘汰算法:LRU 算法 和 LFU 算法。
LRU 算法
LRU 全稱是 Least Recently Used 譯為最近最少使用,是一種常用的頁(yè)面置換算法,選擇最近最久未使用的頁(yè)面予以淘汰。
1. LRU 算法實(shí)現(xiàn)
LRU 算法需要基于鏈表結(jié)構(gòu),鏈表中的元素按照操作順序從前往后排列,最新操作的鍵會(huì)被移動(dòng)到表頭,當(dāng)需要內(nèi)存淘汰時(shí),只需要?jiǎng)h除鏈表尾部的元素即可。
2. 近 LRU 算法
Redis 使用的是一種近似 LRU 算法,目的是為了更好的節(jié)約內(nèi)存,它的實(shí)現(xiàn)方式是給現(xiàn)有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)添加一個(gè)額外的字段,用于記錄此鍵值的最后一次訪問(wèn)時(shí)間,Redis 內(nèi)存淘汰時(shí),會(huì)使用隨機(jī)采樣的方式來(lái)淘汰數(shù)據(jù),它是隨機(jī)取 5 個(gè)值(此值可配置),然后淘汰最久沒(méi)有使用的那個(gè)。
3. LRU 算法缺點(diǎn)
LRU 算法有一個(gè)缺點(diǎn),比如說(shuō)很久沒(méi)有使用的一個(gè)鍵值,如果最近被訪問(wèn)了一次,那么它就不會(huì)被淘汰,即使它是使用次數(shù)最少的緩存,那它也不會(huì)被淘汰,因此在 Redis 4.0 之后引入了 LFU 算法,下面我們一起來(lái)看。
LFU 算法
LFU 全稱是 Least Frequently Used 翻譯為最不常用的,最不常用的算法是根據(jù)總訪問(wèn)次數(shù)來(lái)淘汰數(shù)據(jù)的,它的核心思想是“如果數(shù)據(jù)過(guò)去被訪問(wèn)多次,那么將來(lái)被訪問(wèn)的頻率也更高”。
LFU 解決了偶爾被訪問(wèn)一次之后,數(shù)據(jù)就不會(huì)被淘汰的問(wèn)題,相比于 LRU 算法也更合理一些。
在 Redis 中每個(gè)對(duì)象頭中記錄著 LFU 的信息,源碼如下:
typedef struct redisObject { unsigned type:4; unsigned encoding:4; unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (relative to global lru_clock) or * LFU data (least significant 8 bits frequency * and most significant 16 bits access time). */ int refcount; void *ptr; } robj;
在 Redis 中 LFU 存儲(chǔ)分為兩部分,16 bit 的 ldt(last decrement time)和 8 bit 的 logc(logistic counter)。
- logc 是用來(lái)存儲(chǔ)訪問(wèn)頻次,8 bit 能表示的最大整數(shù)值為 255,它的值越小表示使用頻率越低,越容易淘汰;
- ldt 是用來(lái)存儲(chǔ)上一次 logc 的更新時(shí)間。
總結(jié)
綜上所述我們了解到,Redis 內(nèi)存淘汰策略和過(guò)期回收策略是完全不同的概念,內(nèi)存淘汰策略是解決 Redis 運(yùn)行內(nèi)存過(guò)大的問(wèn)題的,通過(guò)與 maxmemory
比較,決定要不要淘汰數(shù)據(jù),根據(jù) maxmemory-policy
參數(shù),決定使用何種淘汰策略,在 Redis 4.0 之后已經(jīng)有 8 種 淘汰策略了,默認(rèn)的策略是 noeviction
當(dāng)內(nèi)存超出時(shí)不淘汰任何鍵值,只是新增操作會(huì)報(bào)錯(cuò)。
到此這篇關(guān)于Redis 緩存滿了如何解決的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis 緩存滿了內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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