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
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2023-11-25 10:20:35
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淘汰策略的原因在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory，在内存限定的情况下是很有用的。譬如，在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点，每一个服务点分配 1.5G 的内存大小，减少内存紧张的情况，由此获取更为稳健的服务。6中淘汰策略redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：vola
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2023-12-12 20:24:44
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从淘汰范围来说可以分为不淘汰任何数据、只从设置了到期时间的键中淘汰和从所有键中淘汰三类。而从淘汰算法来分，又主要分为 random（随机），LRU（最近最少使用），以及 LFU（最近最不常使用）三种。内存总是有限的，因此当 Redis 内存超出最大内存时，就需要根据一定的策略去主动的淘汰一些 key，来腾出内存，这就是内存淘汰策略。我们可以在配置文件中通过 maxmemory-polic
Redis内存淘汰指的是用户存储的一些键被可以被Redis主动地从实例中删除，
Redis最常见的两种应用场景为缓存和持久存储
内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存，用一定的缓存miss来换取内存的使用效率。 通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能
maxmemory为0的时候表示我们对Redis的内存使用没有限制。
ma
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2023-07-04 11:16:44
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高手：这个问题我需要从三个方面来回答。第一个方面：当Redis使用的内存达到maxmemory参数配置的阈值的时候，Redis就会根据配置的内存淘汰策略。把访问频率不高的key从内存中移除。maxmemory默认情况是当前服务器的最大内存。第二个方面：Redis默认提供了8种缓存淘汰策略，这8种缓存淘汰策略总的来说，我认为可以归类成五种第一种， 采用LRU策略，就是把不经常使用的key淘汰掉第二种
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2023-10-16 22:04:34
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1、Redis数据淘汰Redis内存淘汰指的是用户存储的一些键被可以被Redis主动地从实例中删除，从而产生读miss的情况，内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存，用一定的缓存miss来换取内存的使用效率。2、开启方式：redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能。 maxmemory为0的时候表示我们对Redis的内存使用没有限制。maxmemory <bytes
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2023-08-25 11:13:30
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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
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2023-10-18 17:11:53
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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
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2023-09-22 18:43:10
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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
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2023-06-28 16:42:21
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一、缓存淘汰要解决的两个问题要淘汰哪些数据如何处理要淘汰的数据二、Redis有哪些淘汰策略？这也就是说，如果一个键值对被删除策略选中了，即使它的过期时间还没到，也需要被删除。当然，如果它的过期时间到了但未被策略选中，同样也会被删除。1、noevctionRedis3.0之后默认使用的noevction策略，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 n
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2023-09-28 18:45:47
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# 如何配置Redis的淘汰策略
Redis 是一个开源的键值数据库，常用于缓存、数据存储等场景。在使用 Redis 时，设定合理的淘汰策略（Eviction Policy）能够帮助我们更有效地管理内存。本文将引导初学者如何配置 Redis 的淘汰策略，从基础概念入手，到具体的配置步骤进行详细说明。
## 1. 理解 Redis 淘汰策略
Redis 的淘汰策略决定了在内存满时，将哪些数据移
原创
2024-10-27 05:37:25
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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
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2023-08-11 14:39:44
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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
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2020-07-20 22:35:00
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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
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Redis 数据淘汰策略概述Redis是基于内存存储，常用于数据的缓存，所以Redis提供了对键的过期时间的设置，实现了几种淘汰机制便于适应各种场景。设置过期时间我们可以在设置键时设置expire time，也可以在运行时给存在的键设置剩余的生存时间，不设置则默认为-1，设置为-1时表示永久存储。Redis清除过期Key的方式定期删除+惰性删除定期删除Redis设定每隔100ms随机抽取设置了过期
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2023-08-30 09:57:16
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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
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# 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
原创
2024-09-04 05:49:11
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# 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
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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
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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
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