绵阳网站建设报价,小程序下单,ldap WordPress,公司注册地址是营业执照上的地址吗作者 | 码哥呀来源 | 码哥字节上回在《Redis 数据过期了会被立马删除么#xff1f;》说到如果过期的数据太多#xff0c;定时删除无法删除完全#xff08;每次删除完过期的 key 还是超过 25%#xff09;#xff0c;同时这些 key 再也不会被客户端请求#xff0c;就无法走… 作者 | 码哥呀来源 | 码哥字节上回在《Redis 数据过期了会被立马删除么》说到如果过期的数据太多定时删除无法删除完全每次删除完过期的 key 还是超过 25%同时这些 key 再也不会被客户端请求就无法走惰性删除内存被打满会怎样答案是走内存淘汰机制。故事从一个叫 Redis 帝国的三公九卿官职说起……在 Redis 帝国中整个帝国的国法、家法和军法等都记录在 redis.conf中它控制着整个帝国的运行。公务员占用的国家地盘资源大小限定由名叫「maxmemory」的司法官员制定一共有两种方式实现在运行时使用 CONFIG SET maxmemory 4gb指定帝国官职人员最大地盘资源为 4GB将 maxmemory 4gb法令记录到 redis.conf「法典」中在帝国运转指定使用该「法典」运行。需要注意的是如果 maxmemory 为 0 在 64 位「空间」上则没有限制而 32 位「空间」则有 3GB 的隐式限制。Redis 内存淘汰策略设置了帝国官职地盘资源限制每年选拔新人就会导致没有地盘资源可以使用怎么办如何选择一些公务员淘汰在 Redis 4.0 时代一共有 6 种淘汰策略之后又新增了 2 种策略。总体上我们可以根据是否需要淘汰可以分为两大类不执行淘汰策略noeviction根据不同法则淘汰的其他 7 种策略。noeviction 不退伍策略默认情况下资源超过 maxmemory 的值也不会执行淘汰不允许新人加入。关系户啊这是皇亲国戚永久 vip 啊喂。随着官职人员的新增由于不会淘汰资源容量迟早会满。满了以后当有「新人」想要进来的时候Redis 直接返回错误并罢工。秀真是任性。各式各样的淘汰策略剩下的 7 种策略还可以根据淘汰的候选集合和淘汰范围分为两大类对有设置任职过期时间的职员进行淘汰没有设定任职过期时间的不会淘汰淘汰策略如下volatile-lru淘汰最近最少上一线干活的人员volatile-lfu4.0 之后新增的策略淘汰上一线干活次数最少的人员volatile-random随机淘汰腾出坑位给新人volatile-ttl淘汰设置了任期时间的公务员谁最接近任期时间就先淘汰谁。对所有类型人员淘汰不管是永久 vip 的皇亲国戚还是设置了任职过期时间的人员。allkeys-lru淘汰最近最少上一线干活的职员allkeys-lfu淘汰最少上一线干活的公务员allkeys-random随机淘汰职员为新兵腾出空位。故事到这里就结束了接下来「码哥」分享下在实际 Redis 中如何选择合适的淘汰策略和设置最佳缓存大小给大家。淘汰执行过程如下图所示redis-eviction客户端发送新命令到服务端服务端收到客户端命令Redis 检查内存使用情况如果大于 maxmemory 限制则根据策略驱逐数据。执行新命令。allkeys-lru 使用场景假如你的应用存在明显的冷热数据区别根据经验推荐你使用这个策略充分利用 LRU 算法把最近最常访问的数据保留有限的内存提高访问性能。allkeys-random 使用场景假如数据没有明显的冷热分别所有的数据分布查询比较均衡这些数据都会被随机查询那就使用 allkeys-random 策略让其随机选择淘汰数据。volatile-lru 使用场景业务场景有一些数据不能删除比如置顶新闻、视频这时候我们为这些数据不设置过期时间这样的话数据就不会被删除该策略就会去根据 LRU 算法去淘汰那些设置了过期时间且最近最少被访问的数据。有一个点需要注意下为 key 执行 expire 设置过期时间会消耗一些内存所以使用 allkeyds-lru 会提高内存效率。将需要持数据不能删除的和全都可以淘汰数据的业务系统分别使用不同的 Redis 实例集群是更好的方案。针对业务场景有一些数据不能删除的使用 volatile-lru策略另一类则可以使用 allkyes-lru 或者 allkeys-random。Redis 容量设置多大合适缓存并不是越大越好用最小的代价去获得最高的收益才是老板想要的。数据访问有局部性根据「二八原理」通常 20% 的数据能支撑 80% 的访问请求。所以我们可不可以把缓存容量大小设置为总数据量的 20%当然不能这么绝对这是理想状态。因为可能存在一些个性化需求不同的用户访问的数据可能差别很大不完全具备「二八原理」。我们应当结合实际的访问特点和成本来综合评估。根据经验建议将容量设置成总数据量的 15%~30%。码哥其他淘汰规则比较简单volatile-lru 和 volatile-lfu 则比较复杂他们的算法是怎样的volatile-lru 使用了 LRU 算法淘汰最近最少使用的数据。而 volatile-lfu 使用了 LFU 算法它在 LRU 算法基础上同时考虑了数据的时效性和访问频率最少访问的 key 会被删除。至于具体算法细节我们下回分解。一次性太多的话大家容易在知识的海洋里里呛水。参考资料1.https://redis.io/docs/manual/eviction/2.Redis 核心技术与实战往期推荐换个姿势看 hooks灵感来源组合和 HOC 模式下逻辑视图分离新创意Docker从入门到实战过程全记录没有操作系统程序可以运行起来吗如何在 Kubernetes Pod 内进行网络抓包点分享点收藏点点赞点在看
