关于java:在我们使用Redis作为一个LRU缓存的时候怎么做才能更高效

当用 Redis 作为一个 LRU 存储时，有些时候是比拟不便的，在你削减新的数据时会主动驱赶旧的数据。这种行为在开发者论坛是十分有名的，因为这是风行的 memcached 零碎的默认行为。

LRU 实际上只是反对驱赶的形式之一。这页蕴含更多个别的 Redis maxmemory 指令的话题用于限度内存应用到一个定额，同时它也深刻的涵盖了 Redis 所应用的 LRU 算法，实际上是准确 LRU 的近似值。

Maxmemory 设置指令用于配置 Redis 的数据集应用指定量的内存。能够用 redis conf.file 设置指令, 或者能够在稍晚的时候在运行工夫用 config set 命令。

例如，为了设置内存局限于 100 百万字节，下列指令可在 redis.conf file 内应用。设置 maxmemory 到零使得没有内存限度。这是 64 位零碎的默认行为，而 32 位零碎应用 3GB 内隐记忆极限。

maxmemory 100mb

当达到指定量的内存后，就能够抉择不同的行为，称为策略。Redis 能够返回谬误的指令，导致应用更多的内存，或者为了每次减少新的数据后返回指定的内存，它能够驱赶一些旧的数据。

当达到 maxmemory 极限时，应用 maxmemory- 策略配置指令来执行具体的 Redis 动作。

以下策略能够应用：

1、noeviction：达到内存限额后返回谬误，客户尝试能够导致更多内存应用的命令（大部分写命令，但 DEL 和一些例外）

2、allkeys-lru：为了给新减少的数据腾出空间，驱赶键先试图移除一部分最近应用较少的（LRC）。

3、volatile-lru：为了给新减少的数据腾出空间，驱赶键先试图移除一部分最近应用较少的（LRC），但只限于过期设置键。

4、allkeys-random: 为了给新减少的数据腾出空间，驱赶任意键。

5、volatile-random: 为了给新减少的数据腾出空间，驱赶任意键，但只限于有过期设置的驱赶键。

6、volatile-ttl: 为了给新减少的数据腾出空间，驱赶键只有秘钥过期设置，并且首先尝试缩短存活工夫的驱赶键。

如果没有秘钥去驱赶匹配先决条件，策略 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 行为很像 noeviction。

那么依据你利用的拜访模式抉择正确的驱赶策略是很重要的。然而在利用运行时你能够在运行工夫从新设置策略，并且监控缓存缺失的数量并为了调整你的设置点击 Redis 信息输入。

Redis 的 LRU 算法不是精确的实现。也就是说 Redis 没有为逐出抉择最好的候选人，也就是没有抉择过来最初被拜访离当初最久的。反而是去执行一个近似 LRU 的算法，通过抽样大量的 key，并且逐出抽样中最初被拜访离当初最久的 key（最老的拜访工夫）。

在 Redis 3.0（目前的测试版），算法被改良了，应用了一个逐出最佳候选池。改良了算法的性能，使它更加近似真正 LRU 算法。

算法中，对于逐出检测的样品数量，你能够本人去调整。配置参数是：

maxmemory-samples 5

Redis 没有应用真正实现 LRU 算是的起因是，因为耗费更多的内存。然而对于应用 Redis 的利用来说，事实上是等价的。上面是 Redis 的 LRU 算法和真正 LRU 算法的比拟：

给出配置数量的 key 生成下面的图表。key 从第一行到最初一行被拜访，那么第一个 key 是 LRU 算法中最好的逐出候选者。之后有 50% 的 key 被增加，那么一半的旧 key 被逐出。

在上图中你能够看见 3 个显著的区别：

1、浅灰色带是被逐出的对象。

2、灰色带是没有被逐出的对象。

3、绿色带是被增加的对象。

   LRU 实践实现是在所有的旧 key 中前一半被逐出。Redis 应用的是近似过期的 key 被逐出。

如你所见，3.0 的工作比 2.8 更好，然而在 2.8 版本中，大多数最新拜访对象的依然保留。在 3.0 应用样品为 10 时，性能十分靠近实践上的 LRU 算法。

留神：LRU 仅仅是一个预测模式，给出的 key 很可能在将来被拜访。此外，如果你的数据拜访模式相似于幂律（线性的），大多数 key 都可能被拜访那么这个 LRU 算法的解决就是十分好的。

在实战中，咱们发现应用幂律（线性的）的拜访模式，在真正的 LRU 算法和 Redis 的 LRU 算法之间差别很小或者不存在差别。

你能够晋升样品大小配置到 10，它将靠近真正的 LRU 算法，并且有不同错过率，然而要耗费更多的 CPU。

在调试时应用不同的样品大小去调试非常简单，应用命令 CONFIG SET maxmemory-samples <count> 实现。

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一、Maxmemory 设置指令