redis淘汰策略的幾種實現(xiàn)
redis內(nèi)存數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集大小升到一定大的時候,就會實行數(shù)據(jù)淘汰策略(回收策略)。
1,volatile-lru:從已設置過期時間的哈希表(server.db[i].expires)中隨機挑選多個key,然后在選到的key中用lru算法淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)
2,allkey-lru:從所有key的哈希表(server.db[i].dict)中隨機挑選多個key,然后再選到的key中利用lru算法淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)
3,volatile-ttl:從已設置過期時間的哈希表(server.db[i].expires)中隨機挑選多個key,然后在選到的key中選擇過期時間最小的數(shù)據(jù)淘汰掉。
4,volatile-random:從已設置過期時間的哈希表(server.db[i].expires)中隨機挑選key淘汰掉。
5,allkey-random:從所有的key的哈希表(server.db[i].dict)中隨機挑數(shù)據(jù)淘汰
6,no-eviction(驅(qū)逐):內(nèi)存達到上限,不淘汰數(shù)據(jù)。
redis確認驅(qū)逐某個鍵值對后,會刪除這個數(shù)據(jù),并將這個數(shù)據(jù)變更消息發(fā)布到本地(AOF持久化)和從機(主從連接)。
LRU數(shù)據(jù)淘汰機制是這樣的:在數(shù)據(jù)集中隨機挑選幾個鍵值對,去除其中最近最少使用的鍵值對淘汰。所以Redis并不是保證取得所有數(shù)據(jù)集中最少最少使用的鍵值對,而只是在隨機挑選的幾個鍵值對中。
TTL數(shù)據(jù)淘汰機制:從國企時間redisDB.expires表中隨機挑選幾個鍵值對,取出其中最快過期的鍵值對淘汰。所以Redis并不保證取得所有過期時間表中最快過期的鍵值對,而是隨機挑選的幾個鍵值對中。
無論是什么機制,都是從所有的鍵值對中挑選合適的淘汰。
在哪里開始淘汰數(shù)據(jù):
Redis服務器每執(zhí)行一次命令的時候,會檢測使用的內(nèi)存是否超額。如果超額,即進行數(shù)據(jù)淘汰。
int freeMemoryIfNeeded(void) { /** * noeviction 不淘汰數(shù)據(jù),什么都不做 */ if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_NO_EVICTION) return C_ERR; while (mem_freed < mem_tofree) { int j, k, keys_freed = 0; for (j = 0; j < server.dbnum; j++) { /** * 選擇操作的哈希表,Redis另外維護著一個保存過期時間的key=>expire關(guān)聯(lián)的哈希表 */ if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU || server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM) { dict = server.db[j].dict; } else { dict = server.db[j].expires; } /** * 分支一:全局哈希表隨機或者過期時間哈希表中,隨機淘汰一個key */ if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM || server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_RANDOM) { de = dictGetRandomKey(dict); bestkey = dictGetKey(de); } /** * 分支二:全局哈希表隨機或者過期時間哈希表中,隨機采樣多個數(shù)據(jù),再運用lru算法挑選一個淘汰 */ else if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU || server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_LRU) { /* 樣本集 */ struct evictionPoolEntry *pool = db->eviction_pool; while(bestkey == NULL) { /* * 采樣,更新和維護樣本集; * 樣本集開始是空的,每次操作完并不會清空樣本集; * 而且每次采樣,都會采集多個數(shù)據(jù),同時和樣本集中已有的數(shù)據(jù)進行比較,新增或者更新樣本集; */ evictionPoolPopulate(dict, db->dict, db->eviction_pool); /** * 開始對樣本集使用lru算法,淘汰樣本集中訪問時間最晚的key */ for (k = MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-1; k >= 0; k--) { if (pool[k].key == NULL) continue; de = dictFind(dict,pool[k].key); /* 把選取到的key從樣本集中移除 */ sdsfree(pool[k].key); memmove(pool+k,pool+k+1, sizeof(pool[0])*(MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-k-1)); pool[MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-1].key = NULL; pool[MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-1].idle = 0; /* pool樣本集內(nèi)的key,只是樣本,不一定和db內(nèi)保持一致,也不必,可能在db中已經(jīng)被刪除的,所以要作判斷 */ if (de) { bestkey = dictGetKey(de); break; } else { /* Ghost... */ continue; } } } } /** * 分支三:在設置了過期時間的哈希表里面隨機選擇多個key,在挑選到的key中選擇過期時間最小的一個淘汰掉 */ else if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_TTL) { for (k = 0; k < server.maxmemory_samples; k++) { sds thiskey; long thisval; de = dictGetRandomKey(dict); thiskey = dictGetKey(de); thisval = (long) dictGetVal(de); if (bestkey == NULL || thisval < bestval) { bestkey = thiskey; bestval = thisval; } } } if (bestkey) { long long delta; robj *keyobj = createStringObject(bestkey,sdslen(bestkey)); // 命令擴散,把刪除key的命令同步到所有從庫slave propagateExpire(db,keyobj); // 刪除key dbDelete(db,keyobj); } } } return C_OK; }
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