redis内存淘汰机制介绍

Redis最常见的两种应用场景为缓存和持久存储，首先要明确的一个问题是内存淘汰策略更适合于那种场景？是持久存储还是缓存？

内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存，用一定的缓存miss来换取内存的使用效率。

作为Redis用户，我如何使用Redis提供的这个特性呢？看看下面配置

# maxmemory <bytes>

我们可以通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能，至于这个值有什么意义，我们可以通过了解内存淘汰的过程来理解它的意义：

1、客户端发起了需要申请更多内存的命令（如set）。

2、Redis检查内存使用情况，如果已使用的内存大于maxmemory则开始根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存（key），从而换取一定的内存。

3、如果上面都没问题，则这个命令执行成功。

maxmemory为0的时候表示我们对Redis的内存使用没有限制。

Redis提供了下面几种淘汰策略供用户选择，其中默认的策略为noeviction策略：

• noeviction：当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。

• volatile-random：在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。

• volatile-ttl：在设置了过期时间的键空间中，具有更早过期时间的key优先移除。

这里补充一下主键空间和设置了过期时间的键空间，举个例子，假设我们有一批键存储在Redis中，则有那么一个哈希表用于存储这批键及其值，如果这批键中有一部分设置了过期时间，那么这批键还会被存储到另外一个哈希表中，这个哈希表中的值对应的是键被设置的过期时间。设置了过期时间的键空间为主键空间的子集。

我们了解了Redis大概提供了这么几种淘汰策略，那么如何选择呢？淘汰策略的选择可以通过下面的配置指定：

# maxmemory-policy noeviction

但是这个值填什么呢？为解决这个问题，我们需要了解我们的应用请求对于Redis中存储的数据集的访问方式以及我们的诉求是什么。同时Redis也支持Runtime修改淘汰策略，这使得我们不需要重启Redis实例而实时的调整内存淘汰策略。

下面看看几种策略的适用场景：

• allkeys-lru：如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布（也就是存在相对热点数据），或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况，我们可以选择allkeys-lru策略。

另外，volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候，然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果，值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存，因此我们建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。

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