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Redis内存回收策略
来源:jb51  时间:2021/11/24 17:09:41  对本文有异议

概述

Redis也会因为内存不足而产生错误 , 也可能因为回收过久而导致系统长期的停顿,因此掌握执行回收策略十分有必要。在 Redis 的配置文件中,当 Redis 的内存达到规定的最大值时,允许配置 6 种策略中的一种进行淘汰键值,并且将一些键值对进行回收。

maxmemory-policy 参数

  1. # Set a memory usage limit to the specified amount of bytes.
  2. # When the memory limit is reached Redis will try to remove keys
  3. # according to the eviction policy selected (see maxmemory-policy).
  4. #
  5. # If Redis can't remove keys according to the policy, or if the policy is
  6. # set to 'noeviction', Redis will start to reply with errors to commands
  7. # that would use more memory, like SET, LPUSH, and so on, and will continue
  8. # to reply to read-only commands like GET.
  9. #
  10. # This option is usually useful when using Redis as an LRU or LFU cache, or to
  11. # set a hard memory limit for an instance (using the 'noeviction' policy).
  12. #
  13. # WARNING: If you have slaves attached to an instance with maxmemory on,
  14. # the size of the output buffers needed to feed the slaves are subtracted
  15. # from the used memory count, so that network problems / resyncs will
  16. # not trigger a loop where keys are evicted, and in turn the output
  17. # buffer of slaves is full with DELs of keys evicted triggering the deletion
  18. # of more keys, and so forth until the database is completely emptied.
  19. #
  20. # In short... if you have slaves attached it is suggested that you set a lower
  21. # limit for maxmemory so that there is some free RAM on the system for slave
  22. # output buffers (but this is not needed if the policy is 'noeviction').
  23. #
  24. # maxmemory <bytes>
  25.  
  26. # MAXMEMORY POLICY: how Redis will select what to remove when maxmemory
  27. # is reached. You can select among five behaviors:
  28. #
  29. # volatile-lru -> Evict using approximated LRU among the keys with an expire set.
  30. # allkeys-lru -> Evict any key using approximated LRU.
  31. # volatile-lfu -> Evict using approximated LFU among the keys with an expire set.
  32. # allkeys-lfu -> Evict any key using approximated LFU.
  33. # volatile-random -> Remove a random key among the ones with an expire set.
  34. # allkeys-random -> Remove a random key, any key.
  35. # volatile-ttl -> Remove the key with the nearest expire time (minor TTL)
  36. # noeviction -> Don't evict anything, just return an error on write operations.
  37. #
  38. # LRU means Least Recently Used
  39. # LFU means Least Frequently Used
  40. #
  41. # Both LRU, LFU and volatile-ttl are implemented using approximated
  42. # randomized algorithms.
  43. #
  44. # Note: with any of the above policies, Redis will return an error on write
  45. # operations, when there are no suitable keys for eviction.
  46. #
  47. # At the date of writing these commands are: set setnx setex append
  48. # incr decr rpush lpush rpushx lpushx linsert lset rpoplpush sadd
  49. # sinter sinterstore sunion sunionstore sdiff sdiffstore zadd zincrby
  50. # zunionstore zinterstore hset hsetnx hmset hincrby incrby decrby
  51. # getset mset msetnx exec sort
  52. #
  53. # The default is:
  54. #
  55. # maxmemory-policy noeviction

主动清理策略

主动清理策略在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,总共8种:

【针对设置了过期时间的key做处理】

  • volatile-ttl:在筛选时,会针对设置了过期时间的键值对,根据过期时间的先后进行删除,越早过期的越先被删除。
  • volatile-random:就像它的名称一样,在设置了过期时间的键值对中,进行随机删除。
  • volatile-lru:会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除。
  • volatile-lfu:会使用 LFU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除

【 针对所有的key做处理】

  • allkeys-random:从所有键值对中随机选择并删除数据。
  • allkeys-lru:使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选删除。
  • allkeys-lfu:使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选删除。

【 不处理 (默认)】

noeviction:不会剔除任何数据,拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息"(error) OOM command not allowed when used memory",此时Redis只响应读操作。

Redis 在默认情况下会采用 noeviction 策略。换句话说,如果内存己满 , 则不再提供写入操作 , 而只提供读取操作 。 显然这往往并不能满足我们的要求,因为对于互联网系统而言 , 常常会涉及数以百万甚至更多的用户 , 所以往往需要设置回收策略。

策略选择

LRU 算法(Least Recently Used,最近最少使用):淘汰很久没被访问过的数据,以最近一次访问时间作为参考

LFU 算法(Least Frequently Used,最不经常使用):淘汰最近一段时间被访问次数最少的数据,以次数作为参考

需要指出的是 : LRU 算法或者 TTL 算法都是不是很精确算法,而是一个近似的算法。 Redis 不会通过对全部的键值对进行比较来确定最精确的时间值,从而确定删除哪个键值对 , 因为这将消耗太多的时间 , 导致回收垃圾执行的时间太长 , 造成服务停顿.

当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降,缓存污染情况比较严重。这时使用LFU可能更好点

根据自身业务类型,配置好maxmemory-policy(默认是noeviction),推荐使用volatile-lru。

maxmemory-sample

而在Redis 的默认配置文件中 , 存在着参数 maxmemory-sample

  1. # LRU, LFU and minimal TTL algorithms are not precise algorithms but approximated
  2. # algorithms (in order to save memory), so you can tune it for speed or
  3. # accuracy. For default Redis will check five keys and pick the one that was
  4. # used less recently, you can change the sample size using the following
  5. # configuration directive.
  6. #
  7. # The default of 5 produces good enough results. 10 Approximates very closely
  8. # true LRU but costs more CPU. 3 is faster but not very accurate.
  9. #
  10. # maxmemory-samples 5

当设置 maxmemory-samples越大,则 Redis 删除的就越精确,但是与此同时带来不利的是, Redis 也就需要花更多的时去计算匹配更为精确的值 。

回收超时策略的缺点是必须指明超时的键值对 ,这会给程序开发带来一些设置超时的代码,无疑增加了开发者的工作量。

对所有的键值对进行回收,有可能把正在使用的键值对删掉,增加了存储的不稳定性。

对于垃圾回收的策略,还需要注意的是回收的时间,因为在 Redis 对垃圾的回收期间, 会造成系统缓慢。

因此,控制其回收时间有一定好处,只是这个时间不能过短或过长。过短则会造成回收次数过于频繁,过长则导致系统单次垃圾回收停顿时间过长,都不利于系统的稳定性,这些都需要设计者在实际的工作中进行思考 。

如果不设置最大内存,当 Redis 内存超出物理内存限制时,内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换 (swap),会让 Redis 的性能急剧下降。

到此这篇关于 Redis内存回收策略的文章就介绍到这了,更多相关 Redis内存回收内容请搜索w3xue以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持w3xue!?

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