redis 频繁写入 redis数据太多怎么办

Redis缓存篇之替换策略：缓存满了怎么办？

• 引言
• 设置多大的缓存容量合适
• Redis 缓存有哪些淘汰策略
• 如何处理被淘汰的数据

引言

数据访问都是有局部性的，也就是我们通常所说的“八二原理”，80% 的请求实际只访问了 20% 的数据。所以，用 1TB 的内存做缓存，并没有必要。

为了保证较高的性价比，缓存的空间容量必然要小于后端数据库的数据总量。不过，内存大小毕竟有限，随着要缓存的数据量越来越大，有限的缓存空间不可避免地会被写满。

即缓存数据的淘汰机制。也把它叫作缓存替换机制，简单来说，数据淘汰机制包括两步：第一，根据一定的策略，筛选出对应用访问来说“不重要”的数据；第二，将这些数据从缓存中删除，为新来的数据腾出空间。

设置多大的缓存容量合适

缓存容量设置得是否合理，会直接影响到使用缓存的性价比。我们通常希望以最小的代价去获得最大的收益。

先看看蓝线。它表示的就是“八二原理”，有 20% 的数据贡献了 80% 的访问了，而剩余的数据虽然体量很大，但只贡献了 20% 的访问量。这 80% 的数据在访问量上就形成了一条长长的尾巴，我们也称为“长尾效应”。

所以，如果按照“八二原理”来设置缓存空间容量，也就是把缓存空间容量设置为总数据量的 20% 的话，就有可能拦截到 80% 的访问。

为什么说是“有可能”呢？这是因为，“八二原理”是对大量实际应用的数据访问情况做了统计后，得出的一个统计学意义上的数据量和访问量的比例。具体到某一个应用来说，数据访问的规律会和具体的业务场景有关。对于最常被访问的 20% 的数据来说，它们贡献的访问量，既有可能超过 80%，也有可能不到 80%。

在这条红线上，80% 的数据贡献的访问量，超过了传统的长尾效应中 80% 数据能贡献的访问量。原因在于，用户的个性化需求越来越多，在一个业务应用中，不同用户访问的内容可能差别很大，所以，用户请求的数据和它们贡献的访问量比例，不再具备长尾效应中的“八二原理”分布特征了。也就是说，20% 的数据可能贡献不了 80% 的访问，而剩余的 80% 数据反而贡献了更多的访问量，我们称之为重尾效应。

正是因为 20% 的数据不一定能贡献 80% 的访问量，我们不能简单地按照“总数据量的20%”来设置缓存最大空间容量。

系统的设计选择是一个权衡的过程：大容量缓存是能带来性能加速的收益，但是成本也会更高，而小容量缓存不一定就起不到加速访问的效果。一般来说，我会建议把缓存容量设置为总数据量的 15% 到 30%，兼顾访问性能和内存空间开销。

//设置缓存容量
CONFIG SET maxmemory 4gb

不过，缓存被写满是不可避免的。即使你精挑细选，确定了缓存容量，还是要面对缓存写满时的替换操作。缓存替换需要解决两个问题：决定淘汰哪些数据，如何处理那些被淘汰的数据。

Redis 缓存有哪些淘汰策略

不进行数据淘汰的策略，只有 noeviction 这一种。

会进行淘汰的 7 种策略，我们可以再进一步根据淘汰候选数据集的范围把它们分成两类：

• 在设置了过期时间的数据中进行淘汰，包括 volatile-random、volatile-ttl、volatilelru、volatile-lfu（Redis 4.0 后新增）四种。
• 在所有数据范围内进行淘汰，包括 allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu（Redis4.0 后新增）三种。

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。

再分析下 volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru 和 volatile-lfu 这四种淘汰策略。它们筛选的候选数据范围，被限制在已经设置了过期时间的键值对上。也正因为此，即使缓存没有写满，这些数据如果过期了，也会被删除。

• volatile-ttl 在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。
• volatile-random 就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。
• volatile-lru 会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对。
• volatile-lfu 会使用 LFU 算法选择设置了过期时间的键值对。

volatile-lfu 使用了 LFU 算法，它是在 LRU 算法的基础上，同时考虑了数据的访问时效性和数据的访问次数，可以看作是对淘汰策略的优化。

allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu 这三种淘汰策略的备选淘汰数据范围，就扩大到了所有键值对，无论这些键值对是否设置了过期时间。它们筛选数据进行淘汰的规则是：

• allkeys-random 策略，从所有键值对中随机选择并删除数据；
• allkeys-lru 策略，使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选。
• allkeys-lfu 策略，使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选。

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。

LRU 算法的全称是 Least Recently Used，这是按照最近最少使用的原则来筛选数据，最不常用的数据会被筛选出来，而最近频繁使用的数据会留在缓存中。LRU 会把所有的数据组织成一个链表，链表的头和尾分别表示MRU 端和 LRU 端，分别代表最近最常使用的数据和最近最不常用的数据。

因为，LRU 算法选择删除数据时，都是从 LRU 端开始，所以把刚刚被访问的数据移到 MRU 端，就可以让它们尽可能地留在缓存中。

如果有一个新数据 15 要被写入缓存，但此时已经没有缓存空间了，也就是链表没有空余位置了，那么，LRU 算法做两件事：

1. 数据 15 是刚被访问的，所以它会被放到 MRU 端；
2. 算法把 LRU 端的数据 5 从缓存中删除，相应的链表中就没有数据 5 的记录了。

其实，LRU 算法背后的想法非常朴素：它认为刚刚被访问的数据，肯定还会被再次访问，所以就把它放在 MRU 端；长久不访问的数据，肯定就不会再被访问了，所以就让它逐渐后移到 LRU 端，在缓存满时，就优先删除它。

不过，LRU 算法在实际实现时，需要用链表管理所有的缓存数据，这会带来额外的空间开销。而且，当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到 MRU 端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能。

在 Redis 中，LRU 算法被做了简化，以减轻数据淘汰对缓存性能的影响。具体来说，Redis 默认会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（由键值对数据结构RedisObject 中的 lru 字段记录）。然后，Redis 在决定淘汰的数据时，第一次会随机选出N 个数据，把它们作为一个候选集合。接下来，Redis 会比较这 N 个数据的 lru 字段，把lru 字段值最小的数据从缓存中淘汰出去。Redis 提供了一个配置参数 maxmemory-samples，这个参数就是 Redis 选出的数据个数N。

//可以让 Redis 选出 100 个数据作为候选数据集：
CONFIG SET maxmemory-samples 100

当需要再次淘汰数据时，Redis 需要挑选数据进入第一次淘汰时创建的候选集合。这儿的挑选标准是：能进入候选集合的数据的 lru 字段值必须小于候选集合中最小的 lru 值。

有新数据进入候选数据集后，如果候选数据集中的数据个数达到了 maxmemorysamples，Redis 就把候选数据集中 lru 字段值最小的数据淘汰出去。这样一来，Redis 缓存不用为所有的数据维护一个大链表，也不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能。

实际建议：

• 优先使用 allkeys-lru 策略。这样，可以充分利用 LRU 这一经典缓存算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中，提升应用的访问性能。如果你的业务数据中有明显的冷热数据区分，我建议你使用 allkeys-lru 策略。
• 如果业务应用中的数据访问频率相差不大，没有明显的冷热数据区分，建议使用allkeys-random 策略，随机选择淘汰的数据就行。
• 如果你的业务中有置顶的需求，比如置顶新闻、置顶视频，那么，可以使用 volatile-lru策略，同时不给这些置顶数据设置过期时间。这样一来，这些需要置顶的数据一直不会被删除，而其他数据会在过期时根据 LRU 规则进行筛选。

如何处理被淘汰的数据

一般来说，一旦被淘汰的数据选定后，如果这个数据是干净数据，那么我们就直接删除；
如果这个数据是脏数据，我们需要把它写回数据库：

那怎么判断一个数据到底是干净的还是脏的呢？

• 干净数据和脏数据的区别就在于，和最初从后端数据库里读取时的值相比，有没有被修改过。干净数据一直没有被修改，所以后端数据库里的数据也是最新值。在替换时，它可以被直接删除。
• 脏数据就是曾经被修改过的，已经和后端数据库中保存的数据不一致了。此时，如果不把脏数据写回到数据库中，这个数据的最新值就丢失了，就会影响应用的正常使用。

不过，对于 Redis 来说，它决定了被淘汰的数据后，会把它们删除。即使淘汰的数据是脏数据，Redis 也不会把它们写回数据库。所以，我们在使用 Redis 缓存时，如果数据被修改了，需要在数据修改时就将它写回数据库。否则，这个脏数据被淘汰时，会被 Redis 删除，而数据库里也没有最新的数据了。

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