摘要:但是内存空间毕竟有限,随着我们存储数据的不断增长,要缓存的数据量越来越大,当超过了我们的内存大小时,该怎么办呢解决方法有两种增加物理内存搭建集群和缓存数据的淘汰机制。增加物理内存简单粗暴,价格十分昂贵,内存的价格大约是万元左右。
redis 使用的时内存空间来存储数据的,避免业务应用从后端数据库中读取数据,可以提升应用的响应速度。但是内存空间毕竟有限,随着我们存储数据的不断增长,要缓存的数据量越来越大,当超过了我们的内存大小时,该怎么办呢?
解决方法有两种:增加物理内存、搭建 Redis 集群和缓存数据的淘汰机制。增加物理内存简单粗暴,价格十分昂贵,1TB 内存的价格大约是 4 万元左右。所以我们选择缓存数据的淘汰机制。使用简单来说,数据淘汰机制包括两步:第一,根据一定的策略,筛选出对应用访问来说"不重要"的数据;第二,将这些数据从缓存中删除,为新来的数据腾出空间。
在 Redis 的配置文件redis.conf
文件中,配置maxmemory
的大小参数如下所示:
maxmemory 4gb
# 使用以下命令配置 maxmemory
CONFIG SET maxmemory 4gb
倘若实际的存储中超出了 Redis 的配置参数的大小时,Redis 中有淘汰策略,把需要淘汰的 key 给淘汰掉,整理出干净的一块内存给新的 key 值使用。
Redis 4.0 之前一共实现了 6 种内存淘汰策略,在 4.0 之后,又增加了 2 种策略。我们可以按照是否会进行数据淘汰把它们分成两类:
会进行淘汰的 7 种其他策略。会进行淘汰的 7 种策略,我们可以再进一步根据淘汰候选数据集的范围把它们分成两类:
规则 | 规则说明 |
---|---|
noeviction | 当内存不足以容纳新写入的数据时 新写入操作会报错 |
allkeys-lru | 当内存不足以容纳新写入数据时 在键空间中 移除最近最少使用的 key |
allkeys-random | 当内存不足以容纳新写入数据时 在键空间中 随机移除某个 key |
volatile-lru | 当内存不足以容纳新写入数据时 在设置了过期时间的键空间中 移除最近最少使用的 key |
nvolatile-lru | 当内存不足以容纳新写入数据时 在设置了过期时间的键空间中 移除最近最少使用的 key |
volatile-ttl | 当内存不足以容纳新写入数据时 在设置了过期时间的键空间中 有更早过期时间的 key 优先移除 |
默认情况下,Redis 在使用的内存空间超过 maxmemory 值时,并不会淘汰数据,也就是设定的 noeviction 策略。对应到 Redis 缓存,也就是指,一旦缓存被写满了,再有写请求来时,Redis 不再提供服务,而是直接返回错误。Redis 用作缓存时,实际的数据集通常都是大于缓存容量的,总会有新的数据要写入缓存,这个策略本身不淘汰数据,也就不会腾出新的缓存空间,我们不把它用在 Redis 缓存中。
例如,我们使用 EXPIRE 命令对一批键值对设置了过期时间后,无论是这些键值对的过期时间是快到了,还是 Redis 的内存使用量达到了 maxmemory 阈值,Redis 都会进一步按照 volatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu 这四种策略的具体筛选规则进行淘汰。
可以看到,volatile-ttl 和 volatile-random 筛选规则比较简单,而 volatile-lru 因为涉及了 LRU 算法,所以我会在分析 allkeys-lru 策略时再详细解释。volatile-lfu 使用了 LFU 算法,我会在第 26 讲中具体解释,现在你只需要知道,它是在 LRU 算法的基础上,同时考虑了数据的访问时效性和数据的访问次数,可以看作是对淘汰策略的优化。
相对于 volatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu 这四种策略淘汰的是设置了过期时间的数据,allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu 这三种淘汰策略的备选淘汰数据范围,就扩大到了所有键值对,无论这些键值对是否设置了过期时间。它们筛选数据进行淘汰的规则是:
这也就是说,如果一个键值对被删除策略选中了,即使它的过期时间还没到,也需要被删除。当然,如果它的过期时间到了但未被策略选中,同样也会被删除。
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