1 配置文件中的最大内存删除策略 在redis的配置文件中，可以设置redis内存使用的最大值，当redis使用内存达到最大值时(如何知道已达到最大值？)，redis会根据配置文件中的策略选取要删除的key，并删除这些key-value的值。若根据配置的策略，没有符合策略的key，也就是说内存已经容不下新的key-value了，但此时有不能删除key，那么这时候写的话，将会出现写错误。 1.1 最
转载
2023-08-15 17:05:45
29阅读
Redis内存淘汰机制描述Redis如果缓存中的数据永久存在，那占用的内存就会变得越来越大。而内存是有限的，所以缓存系统需要在需要的时候删除一些不必要的缓存数据以节约内存空间。Redis 提供了两种机制配合来达到上述目的：过期策略过期策略使用过 Redis 的同学应该知道，我们在设置一个 KEY 之后，可以指定这个 KEY 的过期时间。那么这个 KEY 到了过期时间就会立即被删除吗？Redis 是
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db [i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db [i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db [i].expires）中任意选择数据淘汰allkeys-lru：从数据集（s
redisredisreids的常用数据类型1.String2.Hash3.List5.Sorted Set(ZSet)6.其他发布（pub）订阅模式（sub）模式作用Redis的持久化机制 - RDB1. 什么是RDB2. 备份与恢复3. RDB优劣势4. RDB的配置5. RDB总结Redis的持久化机制 - AOF1. 引子2. AOF特点3. AOF优势与劣势4. AOF的配置5. 思考
目录redis淘汰机制淘汰策略LRU算法LFU算法如何获取及设置内存淘汰策略redis淘汰机制淘汰策略1.noeviction(默认策略)：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2.volatil
转载
2023-06-28 16:42:21
87阅读
之前的文章聊了一下redis的基本数据结构和两种特殊的数据结构，这篇文章主要分析一下redis的内存淘汰机制和缓存过期策略。缓存就是第一次请求数据库之后直接将取到的数据放到内存中，然后每次从内存中取数据，从而加快了速度，直接的提高了程序的性能。那么也带了一个问题，随着数据越来越多内存占用就会越来越大，因为内存是有限的，如果不约定一些内存淘汰机制和过期策略，内存很快就会被撑爆了。内存回收机制因为C语
过期策略指的是ttl到期时的处理策略，淘汰策略指的是内存满了的情况下的策略Redis 过期策略Redis 可以对 key 设置过期时间，这是一个非常实用的功能，那 Redis 是如何实现这个机制的呢？答案就是:定期删除 + 惰性删除定期删除，Redis默认每隔100ms会从设置了过期时间的key中随机抽取一部分来检查是否过期,如果过期就删除。惰性删除，定期删除可能会导致很多设置了过期时间的key没
转载
2023-08-11 14:39:44
33阅读
Redis 的过期策略主要有两种思路： 1、定期删除 在redis中默认是每隔100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，若过期就删除 假设有100W的key，并且都设置了过期时间，如果全量检查的话，将会耗费大量的cpu时间，因此使用随机抽取。 可能带来的问题是，已经过期的ke
转载
2020-07-20 22:35:00
94阅读
2评论
转自：https://my.oschina.net/andylucc/blog/741965 摘要 Redis是一款优秀的、开源的内存数据库，我在阅读Redis源码实现的过程中，时时刻刻能感受到Redis作者为更好地使用内存而费尽各种心思，例如最明显的是对于同一种数据结构在不同应用场景下提供了基于不
原创
2021-06-03 15:00:36
156阅读
volatile-lru:从已设置过期时间内的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。volatile-random:从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。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keyallkeys-random:从数据集中任意选择数据淘汰no-evictio
原创
2023-07-06 15:26:23
92阅读
# Redis LRU 淘汰机制详解
在我们讨论 Redis 的内存管理时，LRU（最近最少使用）淘汰机制是一个重要的概念。Redis 作为一款高性能的内存数据库，支持多种数据淘汰策略，而 LRU 是其中之一。本篇文章将深入探讨 Redis 的 LRU 淘汰机制，包括其基本原理、实现方法，以及展示一些代码示例，帮助你更好地理解这一机制。
## LRU 淘汰机制的基本原理
LRU（Least
# Redis的淘汰机制实现流程
在介绍Redis的淘汰机制之前，我们先来了解一下Redis是什么。Redis是一个开源的、内存中的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis的淘汰机制用于在内存有限时，自动删除一些过期或者不常用的数据，以释放内存空间。
## 实现流程
下面是实现Redis的淘汰机制的基本流程，我们将按照这个流程逐步展开：
| 步骤 | 操作 |
| -
原创
2023-07-23 08:59:13
46阅读
redis内存淘汰机制有以下几个：noevication：当内存不足以容纳新写入数据时，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(这个最常用)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
原创
2023-07-17 15:47:45
104阅读
https://learn.lianglianglee.com/%E4%B8%93%E6%A0%8F/Redis%20%E6%A0%B8%E5%BF%83%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E6%88%98/23%20%E5%86%85%E5%AD%98%E6%B7%98%E6%B1%B0%E6%9C%BA%E5%88%B6%E4%B8%8E%E7%AE%97
原创
2022-09-06 19:06:05
300阅读
Redis算法（二）LRU数据淘汰算法Redis淘汰策略：当Reis使用的内存超过配置的maxmemory时，便会触发数据淘汰策略 数据淘汰策略： volatile-lru: 最近最少使用算法，从设置了过期时间的键中选择空转时间最长的键值对清除掉 volatile-lfu: 最近最不经常使用算法，从设置了过期时间的键中选择某段时间之内使用频次最小的键值对清除掉 volatile-ttl: 从设置了
目录第一种策略 noeviction第二种策略 volatile-lru第三种策略 volatile-lfu第四种策略 volatile-ttl第五种策略 volatile-random第六种策略 allkey-lru第七种策略 allkeys-lfu第八种策略 allkeys-random （深圳金蝶软件面试题） Redis有哪几种淘汰策略？Redis 引入基于样本的 eviction poo
一、redis作为缓存和数据库的区别二、redis的淘汰算法三、LRU算法和LFU算法1.LRU算法LFU算法 一、redis作为缓存和数据库的区别1.缓存数据不"重要"，不是全量数据，缓存应该随着访问变化，存的都是热数据 2.redis里的数据应该能随着业务变化，只保留热数据，因为内存大小是有限的，也就是瓶颈 3.删除优先级： 业务逻辑->key的有效期 业务运转->随着访问变化，
转载
2023-09-02 10:57:41
19阅读
Redis 内存淘汰算法用来自动释放 Redis 数据库中的内存空间，以避免内存溢出和数据丢失等问题。Redis 内存淘汰算法包括以下几种：LRU（Least Recently Used）算法：删除最近最少使用的键值对。LRU算法主要关注数据的访问时间。它并不直接考虑访问频率。在LRU算法中，最近最少使用的键值对会被删除。当需要释放空间时，LRU会选择最长时间未被访问的键值对进行删除。换句话说，L
Redis缓存篇（一）Redis是如何工作的 Redis提供了高性能的数据存取功能，所以广泛应用在缓存场景中，既能有效地提升业务应用的响应速度，还可以避免把高并发压力发送到数据库层。因为Redis用作缓存的普遍性以及它在业务应用中的重要作用，所以需要系统地掌握缓存的一系列内容，包括工作原理、替换策略、异常处理和扩展机制。今天我们了解缓存的特征和Redis缓存的工作机制。缓存特征 主要有两个特征：
转载
2023-07-07 15:47:29
71阅读
一般来说，缓存的容量是小于数据总量的，所以，当缓存数据越来越多，Redis 不可避免的会被写满，这时候就涉及
转载
2021-07-08 18:19:29
285阅读
