Redis 内存淘汰策略有哪些？

八股文_Redis面试题 0 328

参考回答

Redis 的内存淘汰策略用于在达到最大内存限制（maxmemory 配置）时，决定如何处理新写入请求。Redis 提供了以下几种内存淘汰策略：

noeviction（默认策略）：
不淘汰任何数据。当内存不足时，直接返回错误。
allkeys-lru：
在所有键中，优先淘汰最近最少使用的（Least Recently Used, LRU）键。
allkeys-lfu：
在所有键中，优先淘汰使用频率最低的（Least Frequently Used, LFU）键。
volatile-lru：
在设置了过期时间的键中，优先淘汰最近最少使用的键。
volatile-lfu：
在设置了过期时间的键中，优先淘汰使用频率最低的键。
volatile-ttl：
在设置了过期时间的键中，优先淘汰即将过期的键。
allkeys-random：
在所有键中，随机淘汰一个键。
volatile-random：
在设置了过期时间的键中，随机淘汰一个键。

详细讲解与拓展

1. 内存淘汰策略的配置

通过配置文件中的 maxmemory-policy 参数可以设置 Redis 的内存淘汰策略。例如：

maxmemory-policy allkeys-lru

在运行时也可以使用命令动态调整：

CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

2. 各策略的适用场景

noeviction：
- 适合只读场景，不允许数据被淘汰的系统。
- 写入超出内存时会报错，因此适合严格控制内存的情况。
allkeys-lru：
- 适合缓存场景，优先保留经常访问的热数据，淘汰冷数据。
- 是缓存系统中最常用的策略。
allkeys-lfu：
- 更适合访问模式具有长期局部性的数据，例如访问频率随时间逐渐稳定的数据。
- 较 allkeys-lru 更适合热点数据变化不频繁的场景。
volatile-lru / volatile-lfu：
- 适合部分数据需要强制保留，而另一部分数据可以根据访问模式淘汰的场景。
- 数据需要设置过期时间才会被淘汰。
volatile-ttl：
- 用于需要优先淘汰即将过期的数据的场景。
- 常见于需要尽量减少过期键存留时间的应用。
allkeys-random / volatile-random：
- 随机淘汰键，适合对访问模式没有特殊要求的场景。

3. LRU 和 LFU 的工作原理

LRU（Least Recently Used）：
- Redis 使用近似算法实现的 LRU。
- 每个键会随机采样一定数量的键（默认 5 个，可以通过 maxmemory-samples 调整），然后淘汰其中最少使用的。
LFU（Least Frequently Used）：
- Redis 为每个键维护一个使用频率计数器（16 位）。
- 每次访问一个键时，计数器根据时间衰减和访问频率递增调整，从而更精准地表示访问频率。

4. 淘汰过程的触发条件

Redis 的内存分配超出 maxmemory 限制时，会触发内存淘汰。
淘汰策略在满足以下条件时生效：
- 设置了 maxmemory 参数。
- 当前内存占用达到或超过 maxmemory 值。

总结

Redis 提供了多种内存淘汰策略以满足不同业务场景的需求。
– 缓存场景：推荐使用 allkeys-lru 或 allkeys-lfu，可以保留热点数据，淘汰冷数据。
– 部分数据必须保留：推荐使用 volatile-lru 或 volatile-ttl。
– 无特殊需求：可使用 allkeys-random 简单处理。

在实际应用中，需要根据业务特点选择合适的策略，并结合 maxmemory 和 maxmemory-samples 参数进行优化。