安装了一主两从节点，启动之后发现有一个警告：大概是说overcommit_memory设置成了0，在低内存环境下后台保存可能会失败，设置成1重启可解决。然后，不太懂这个配置的含义，google一把： overcommit_memory参数说明：设置内存分配策略（可选，根据服务器的实际情况进行设置）/proc/sys/vm/overcommit_memory可选值：0、1、2。0， 表
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2023-07-04 16:13:18
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1: 设置内存最大值, 如果该主机只作为 redis 服务器, 无其它比较占用资源的服务, 建议设置为内存的 3/4 大小, 单位 B2: 设置内存溢出解决策略, 推荐 1-5 任选一种, 不推荐 6volatile-lru -> 根据LRU算法生成的过期时间来删除。allkeys-lru -> 根据LRU算法删除任何key。volatile-random -> 根据过期设置来随
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2023-06-27 22:15:38
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Redis内存策略定期策略惰性过期定期过期淘汰策略八种淘汰策略LRU 算法（最近最少使用）Least Recently UsedLFU 算法（最近最不经常使用）Least Frequently Used Redis是内存数据库，所有数据都是存在内存中， 但是内存是有大小的。声明（本篇涉及到的源码和配置信息都是基与6.0.8的版本）定期策略从redis内存中拿到过期的数据并删除，腾出内存空间。 r
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2023-07-06 21:33:33
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对于redis来说，什么是最重要的？毋庸置疑，是内存。一、Reids 内存分析redis内存使用情况：info memory示例：可以看到，当前节点内存碎片率为226893824/209522728≈1.08，使用的内存分配器是jemalloc。used_memory_rss 通常情况下是大于 used_memory 的，因为内存碎片的存在。但是当操作系统把redis内存swap到硬盘时，memo
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2023-07-10 22:41:36
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目录1.redis持久化（1）简介（2）持久化方式RDB和AOF对比2.内存管理（1）内存分配（2）内存压缩（3）过期数据的处理策略（4）Redis内存回收策略（5）LRU和LFU算法 1.redis持久化（1）简介Redis的数据都放在内存中，如果没有配置持久化，Redis重启后数据就丢失了，于是需要开启Redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当Redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。 实
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2023-05-25 17:02:45
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缓存技术 下图左侧为客户端直接调用存储层的架构，右侧为比较典型的缓存层+存储层架构。收益：
①加速读写：因为缓存通常都是全内存的，而存储层通常读写性能不够强悍（例如MySQL），通过缓存的使用可以有效地加速读写，优化用户体验。
②降低后端负载：帮助后端减少访问量和复杂计算（例如很复杂的SQL语句），在很大程度降低了后端的负载。
成本：
①数据不一致性：缓存层和存储层的数据存在着一定时间窗口的不一致
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2023-06-29 10:53:11
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正文 Redis占用内存大小我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。1、通过配置文件配置通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小。
1、为什么需要内存淘汰策略2、Redis中的max-memory3、淘汰内存的过程4、Redis中的内存淘汰策略5、Redis中实现的LRU算法为近似算法6、Redis中的LFU算法 7、内存淘汰策略的选择(个人观点)1、为什么需要内存淘汰策略我们都知道Redis是一个基于k-v数据库，随着里面键值对的增加，redis内存的使用量也会上升，因此，我们需要对Redis的最大内存使用量进行限
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2023-08-30 21:53:00
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一、简介redis是内存数据库，全部数据都存放在内存中，但是内存的大小也是有限制的，不能无限使用，所以redis提供了相应的策略。前提是配置了最大内存限制 maxmemory <bytes>redis2.0.0之前的版本 内存使用超过配置限制时，写失败，读正常redis2.0.0版本开始提供了vm功能vm功能介绍 当内存使用超过配置限制时，并且使能vm功能，能将剔除一些数据交换到磁盘文
Redis内存淘汰的原因Redis作为一个高性能的内存NoSQL数据库，其容量受到最大内存限制的限制。当Redis内存超出物理内存限制时，内存数据就会与磁盘产生频繁交换，使Redis性能急剧下降。此时如何淘汰无用数据释放空间，存储新数据就变得尤为重要了。Redis在生产环境中，在Redis内存使用超过一定值的时候（通过配置参数maxmemory 来设置）会使用淘汰策略。当实际存储内存超出maxme
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2023-08-31 10:07:59
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一、Redis内存淘汰的必要性我们都知道redis的性能很高，最主要的原因之一就是redis的数据都在内存中放着，我们在从redis中获取数据或者更新redis中的数据时，都是操作的内存中的数据。而当内存被占满了之后怎么办呢？这时就有必要将一些数据清理掉，以便新的数据能够放到redis中。而清理掉哪些数据？保留哪些数据？什么时候清理？如何配置这些策略？这些就是接下来要研究的内容。二、Redis的k
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2023-07-05 22:10:41
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文章目录1. 如何配置2. 动态改配置命令2.1. 设置最大内存2.2. 设置淘汰策略3. 内存淘汰策略3.1. volatile-lru3.2. volatile-ttl3.3. volatile-random3.4. allkeys-lru3.5. allkeys-random3.6. 
缓存的容量总是小于后端数据库的。随着业务系统的使用，缓存数据会撑满内存空间，该怎么处理呢？本节我们来学习内存淘汰机制。在Redis 4.0之前有6种内存淘汰策略，之后又增加2种，一共8种，如下图所示： noeviction策略：内存空间达到maxmemory时，不会淘汰数据，有新写入时会返回错误。volatile-ttl策略：针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后
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2023-07-10 23:27:57
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言1 maxmemory配置2 数据淘汰策略3 LRU 算法4 LFU算法5 数据过期删除策略6 主从架构和数据持久化对数据过期的处理7 内存碎片7.1 Redis内存碎片的形成7.2 内存使用情况7.3 清理内存碎片 前言本章主要内容：数据逐出策略LRU算法LFU算法Redis内存碎片管理当Redis作为缓存时，通常在添
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2023-08-06 10:30:11
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函数申明redis的内存分配代码在zmalloc.c文件中。封装并对外提供了如下的内存分配和释放函数：void *zmalloc(size_t size);
void *zcalloc(size_t size);
void *zrealloc(void *ptr, size_t size);
void zfree(void *ptr);
...底层分配器 在linux下用C语言开发时，常用的内存分
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2023-08-09 21:08:04
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前言本文接上文Redis过期策略，上文主要讲的是设置过期key的数据是怎么被删除的，那么本文则是针对没有设置过期key的数据，是如何在内存不够用的情况下被淘汰的。内存淘汰策略noeviction： 当内存不足以容纳新写入的数据时，写入数据操作报错(不推荐)allkeys-lru： 当内存不足以容纳新写入的数据时，在key中移除最近最少使用的key(这种最常用)allkeys-random： 当内存不足以容纳新写入的数据时，在key中随机移除某个key(不推荐)volatile-lru： 当内存
原创
2022-12-01 17:19:40
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一、内存淘汰策略1.场景redis的数据会在内存里面，并且有配置设置redis最多能占用多少内存，那就一定存在一个情况：当redis能占用的内存已满，但redis还需要再存新的数据在内存中，那怎么办？这个就是内存淘汰策略解决的问题2.配置redis最大占用内存1.通过配置文件设置redis.conf配置文件中添加以下配置，设置Redis最大占用内存大小为多少，比如maxmemory 100mb&n
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2023-08-09 21:22:57
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如果使用Redis的时候，不合理使用内存，把什么东西都放在内存里面，又不设置过期时间，就会导致内存的堆积越来越大。根据28法则，除了20%的热点数据之外，剩余的80%的非热点或不怎么重要的数据都在占用内存空间，这时就要使用一种淘汰策略来释放一些内存。Redis中提供了多种内存回收策略，当内存容量不足
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2019-07-26 16:25:00
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内存回收策略Redis的内存回收机制主要体现在以下两个方面：·删除到达过期时间的键对象。·内存使用达到maxmemory上限时触发内存溢出控制策略。1.删除过期键对象Redis所有的键都可以设置过期属性， 内部保存在过期字典中。 由于进程内保存大量的键，
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2022-08-17 01:35:28
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# 实现Redis分配内存策略
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现Redis分配内存策略。这是一个重要且基础的概念，对于提高Redis的性能和效率非常关键。在接下来的文章中，我将向你介绍整个实现过程，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
pie
title Redis分配内存策略实现步骤
"创建Redis实例" : 30
