# Redisson Set 淘汰机制实现详解
在开发过程中，使用 Redis 作为数据存储时，可能会面临内存的限制。为了控制内存的使用，我们可以使用 Redis 的淘汰机制。今天，我将教你如何使用 Redisson 实现这一机制。我们的目标是实现一个简单的 Redis Set，添加元素并设置淘汰机制（即当数据超过一定数量时，自动删除最旧的元素）。
## 整体流程
在实现 Redisson
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
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2023-10-10 16:24:33
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1、LRU算法 LRU(Least Recently Used)， 即“最近最少使用”，其认为最近最少使用的键在未来一段时间内也不会被用到，即当需要空间时这些键是可以被删除的，是一种缓存置换算法。在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想
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2023-09-01 21:37:57
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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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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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Redis 的 Sentinel 系统用于管理多个 Redis 服务器（instance）， 该系统执行以下三个任务：监控（Monitoring）： Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。提醒（Notification）： 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。自动故障迁移（Automati
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2024-06-19 17:31:21
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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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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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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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推荐开源项目：Rediscala - 非阻塞异步Redis客户端库 rediscalaNon-blocking, Reactive Redis driver for Scala (with Sentinel support)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/rediscala 1、项目介绍Rediscala是一个专为Scala设计的高效Redis客户端，
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2024-09-20 09:41:24
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# 如何实现redisson set pop
## 概述
在使用redisson时，有时候我们需要从Redis的Set中弹出一个元素。本文将介绍如何使用redisson实现set的pop操作。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start[开始] --> A[连接到Redis]
A --> B[获取RedissonClient实例]
B
原创
2024-07-07 04:30:04
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# 如何实现Redisson删除set
## 一、整体流程
为了实现Redisson删除set，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 初始化Redisson客户端 |
| 2 | 获取Redisson的Set对象 |
| 3 | 删除指定元素 |
| 4 | 关闭Redisson客户端 |
## 二、详细步骤
### 1. 初
原创
2024-04-01 04:39:27
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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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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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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，
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2023-09-02 10:57:41
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