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前情回顾

《源码级别理解 Redis 长久化》
《聊聊 Redis 过期键删除策略》
《Redis 数据结构详解》
《超具体 Redis 五种数据结构底层实现》

这一期咱们一起来看看 Redis 的内存淘汰策略~

为什么要有内存淘汰机制

  大家都晓得 Redis 中的键会设置过期工夫，当达到过期工夫时会通过肯定策略革除对应 key，然而 redis 内存是由下限的，当达到内存下限时，就要通过肯定策略淘汰掉相应 kv 键值对。

Redis 内存下限

maxmemory 配置选项应用来配置 Redis 的存储数据所能应用的最大内存限度。能够通过在内置文件 redis.conf 中配置，也可在 Redis 运行时通过命令 CONFIG SET 来配置。例如，咱们要配置内存下限是 100M 的 Redis 缓存，那么咱们能够在 redis.conf 配置如下：

maxmemory 100mb

设置 maxmemory 为 0 示意没有内存限度。在 64-bit 零碎中，默认是 0 无限度，然而在 32-bit 零碎中默认是 3GB。

当存储数据达到限度时，Redis 会依据情景抉择不同策略，或者返回 errors（这样会导致节约更多的内存），或者革除一些旧数据回收内存来增加新数据。

Redis 内存淘汰策略

• noenviction：不革除数据，只是返回谬误，这样会导致节约掉更多的内存，对大多数写命令（DEL 命令和其余的多数命令例外）
• allkeys-lru：从所有的数据集中筛选最近起码应用的数据淘汰，以供新数据应用
• volatile-lru：从已设置过期工夫的数据集中筛选最近起码应用的数据淘汰，以供新数据应用
• allkeys-random：从所有数据集中任意抉择数据淘汰，以供新数据应用
• volatile-random：从已设置过期工夫的数据集中任意抉择数据淘汰，以供新数据应用
• volatile-ttl：从已设置过期工夫的数据集中筛选将要过期的数据淘汰，以供新数据应用
• volatile-lfu：从所有配置了过期工夫的键中淘汰应用频率起码的键
• allkeys-lfu：从所有键中淘汰应用频率起码的键

回收的过程

了解回收过程是运作流程十分的重要，回收过程如下：

• 一个客户端运行一个新命令，增加了新数据。
• Redis 查看内存应用状况，如果大于 maxmemory 限度，依据策略来回收键。
• 一个新的命令被执行，如此等等。

咱们增加数据时通过查看，而后回收键以返回到限度以下，来连续不断的穿梭内存限度的边界。

如果一个命令导致大量的内存被占用(比方一个很大的汇合保留到一个新的键)，那么内存限度很快就会被这个显著的内存量所超过。

近似 LRU 算法

Redis 的 LRU 算法不是一个严格的 LRU 实现。这意味着 Redis 不能抉择最佳候选键来回收，也就是最久未被拜访的那些键。相同，Redis 会尝试执行一个近似的 LRU 算法，通过采样一小部分键，而后在采样键中回收最适宜 (领有最久拜访工夫) 的那个。

然而，从 Redis3.0 开始，算法被改良为保护一个回收候选键池。这改善了算法的性能，使得更靠近于实在的 LRU 算法的行为。Redis 的 LRU 算法有一点很重要，你能够调整算法的精度，通过扭转每次回收时查看的采样数量。

这个参数能够通过如下配置指令：

maxmemory-samples 5

Redis 没有应用实在的 LRU 实现的起因，是因为这会耗费更多的内存。然而，近似值对应用 Redis 的利用来说基本上也是等价的。

LFU

LFU (Least frequently used) 最不常常应用 算法。而 LRU 是 最近起码应用 算法。

从 Redis 4.0 开始，能够应用 LFU 过期策略。这种模式在某些状况下可能会更好（提供更好的命中率 / 未命中率），因为应用 LFU Redis 会尝试跟踪我的项目的拜访频率，因而很少应用的我的项目会被淘汰，而常常应用的我的项目有更高的机会留在内存中。

那为什么会呈现 LFU 算法那？大家请看上面的场景：

A - A - A - - - A - A -A - - -
B - - - - B - - B - - - - - - B

如果是 LRU 算法 那么会淘汰 A，因为 B 是最近应用的，然而很显著 A 的应用频率是最高的，理当留下 A，所以 LFU 算法应运而生。（淘汰起码应用的 key）

LFU 把原来的 key 对象的外部时钟的 24 位分成两局部，前 16 位还代表时钟，后 8 位代表一个计数器, 称为Morris 计数器。后 8 位示意以后 key 对象的拜访频率，8 位只能代表 255，然而 redis 并没有采纳线性回升的形式，而是通过一个简单的公式，通过配置两个参数来调整数据的递增速度。

下图从左到右示意 key 的命中次数，从上到下示意影响因子，在影响因子为 100 的条件下，通过 10M 次命中能力把后 8 位值加满到 255.

这个参数是可配置的的，通过这个：

lfu-log-factor 10

上说的是计数器的增长，那么什么状况削减那？

默认是 如果一个 key 每一分钟没应用，Morris 计数器 就削减 1. 这个也能够通过上面进行配置：

lfu-decay-time 1

有个问题就是，新的 key 怎么办，岂不是上来就被淘汰？

为了防止这种问题 Redis 默认状况下新调配的 key 的后 8 位计数器的值为 5，避免因为拜访频率过低而间接被删除。

总结

Redis 为了防止内存超出容量，应用特定的内存淘汰策略来开释内存，次要思维是 LRU 和 Redis 4.0 推出的 LFU 算法。LRU 是最近起码应用算法，LFU 是起码应用算法。

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