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redis内存不足时的淘汰策略
一般情况下,当内存超出物理内存限制时,内存数据将与磁盘产生频繁交换(swap),swap会导致redis性能急剧下降,对于访问量较大的情况下,swap的存取效率会让服务基本处于不可用的状态。
在生产环境中,一般不允许redis出现swap行为,redis提供了 maxmemory 设置其最多可占用的内存空间。
当redis使用的内存超出maxmemory时,此时已经没有多余可用的内存空间,新的数据将无法写入,redis提供了几种数据淘汰策略,用于清理数据,腾出空间以继续提供服务。
淘汰策略
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noeviction
不会继续服务写请求(del请求可以),读请求可以继续进行,即可读不可写,该策略不会丢失数据,但是同样生产的写请求不可用也会让业务无法进行下去,这种策略是默认策略。
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volatile-lru
淘汰具有过期时间的key,最少使用的key优先淘汰,没有过期时间的key不会被淘汰,该策略可以保证持久化的数据不被丢失。
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volatile-ttl
与 2 类似,区别是比较过期时间ttl的值,值越小越优先淘汰。
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volatile-random
与 2、3 类似,区别是随机淘汰具备过期时间的key,不分使用频率和过期时间长短。
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allkeys-lru
与 2 类似,不过该淘汰策略范围是redis中的所有key,不区分是否有过期时间,但是区分使用频率。
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allkeys-random
与 5 类似,范围是所有的key,但是不区分使用频率。
volatile开头的只会淘汰带有过期时间的key,allkeys则是所有的key,如果redis只是作为缓存使用,可以使用allkeys,如果有些数据是务必持久化的,则使用volatile。
LRU算法
LRU 即 Least Recently Used (最近最少使用) 算法,常用于操作系统的页面置换,以及一些常见框架的缓存数据淘汰,原理是空间不够时,选择一些最近没有使用过的数据进行淘汰。
实现LRU算法,需要一个key/value字典,以及一个链表,链表中的元素按照一定的顺序进行排列,当字典中的某个元素被访问时,其在链表中的位置将移动到表头,当空间满时,淘汰掉链表尾部的元素,所以链表的排序方式就是最近被访问的时间顺序。
LinkedHashMap
Java中的LinkedHashMap可以帮我们实现一个LRU功能, 如下方demo,LinkedHashMap构造函数第三个值意思是根据插入顺序排序还是根据访问顺序排序,
removeEldestEntry方法默认返回false,当返回true时,将移除最久没有使用的节点,因此当容量到达缓存限制时,进行移除节点操作。
public static void main(String[] args) {
// 最多缓存数量
int cacheSize = 3;
// 负载因子
float loadFactor = 0.75f;
// 最大容量 = (缓存大小 / 负载因子)+ 1,保证不会触发自动扩容
int capacity = (int) (cacheSize / loadFactor) + 1;
LinkedHashMap<String, String> cache = new LinkedHashMap<String, String>(capacity, loadFactor, true) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > cacheSize;
}
};
cache.put("1", "1");
cache.put("2", "2");
cache.put("3", "3");
System.out.println(cache);
cache.put("4", "4");
System.out.println(cache);
}
复制代码
LinkedHashMap实现思路大致是:
- 用链表存储数据
- 一个节点被访问后,将其置于链表尾
- 链表头结点就是最近最久未使用的节点,直接移除即可
近似LRU算法
Redis使用近似LRU算法,因为LRU算法还需要一个链表按照访问时间顺序保存节点,这将占用大量的额外内存,
近似LRU算法是Redis在现有的数据结构基础上使用随机采样法来淘汰元素,可以达到与LRU算法非常近似的效果,Redis给每个key增加了一个额外的小字段,长度为24个bit,用于保存最后一次访问的时间戳。
随机采样
近似LRU算法触发是在Redis执行写操作时,发现内存超出 maxmemory 的值了,就会执行一次该算法,通过随机采样出 maxmemory_samples (默认值为5) 个key,然后淘汰掉最旧的一个key,如果淘汰后内存还是超出maxmemory,那就继续随机采样淘汰,直到低于maxmemory。
采样的数据根据 maxmemory-policy 的设置决定,如果是allkeys,在所有的字典key中进行采样,如果是volatile,则在具有过期时间key的字典中采样,采样的数量根据 maxmemory_samples 配置得来,采样数量越大,近似LRU算法的效果越接近严格LRU算法,
同时在Redis3.0中,还增加了一个淘汰池数组,大小是 maxmemory_samples,在每一次淘汰循环中,新的采样出来的key会和淘汰池中的key进行融合,淘汰掉最旧的一个key,然后将剩余最旧的key列表放入淘汰池,等待下次循环。
觉得有帮助请帮忙访问一下谢谢:Redis之淘汰策略-阿里云开发者社区
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