Redis キャッシュの削除戦略とは何ですか?

Redis は、ビジネス ニーズに応じて選択できるさまざまなキャッシュ削除戦略を提供します。 最大メモリ制限: メモリ不足によるクラッシュを防ぎます。最も使用頻度の低いデータ: ヒット率を向上させるために、ほとんど使用されないデータの削除を優先します。最も最近アクセスされていないデータ: アクセス頻度が低いデータを優先します。消去確率: 消去確率を柔軟に制御して、ヒット率とメモリ使用量のバランスをとります。削除ポーリング: 大量のデータが集中的に削除されるのを防ぐために、データを均等に削除します。

Redis キャッシュ削除戦略

Redis は、ビジネスに応じて選択できるさまざまなキャッシュ削除戦略を提供します。

1. 最大メモリ制限 (maxmemory)

• Redis が使用するメモリが最大メモリを超える場合制限を超えると、削除操作がトリガーされます。
• 利点: シンプルで使いやすく、メモリ不足による Redis のクラッシュを防ぎます。
• 欠点: よく使用されるデータが削除される可能性があります。

2. 最も使用されていない (LRU)

• 最も最近使用されていないキーと値のペアを削除します (LRU アルゴリズム)。
• 利点: 使用頻度の低いデータの削除を優先し、キャッシュ ヒット率を向上させます。
• 欠点: 頻繁にアクセスされるデータと一時的にアクセスされないデータを区別できません。

3. 最も最近のアクセス (LFU)

• 最も最近のアクセスを持つキーと値のペアを削除します (LFU アルゴリズム)。
• メリット: アクセス頻度を考慮し、アクセス回数の少ないデータを優先して削除します。
• 欠点: アクセス時間が類似したデータを区別することができません。

4. 消去確率 (volatile-ttl)

• キーと値のペアごとに生存時間 (TTL) を設定します。期間中、キーと値のペアは一定の確率で削除されます。
• 利点: 消去確率を柔軟に制御し、ヒット率とメモリ使用量の効果的なバランスを実現します。
• 欠点: TTL は手動で設定する必要があり、不一致が発生する可能性があります。

5. 削除ポーリング (アクティブ減衰)

• キャッシュ内のキーと値のペアを複数の「バケット」に分割し、定期的に削除します。各バケット内のキーと値のペア。
• 利点: データを均等に削除して、大量のデータが集中的に削除されるのを防ぎます。
• 欠点: よく使用されるデータが削除される可能性があるため、削除頻度を適切に設定する必要があります。

適切な戦略の選択

適切な排除戦略を選択するには、次の要素を考慮する必要があります:

• ビジネスニーズ: 使用頻度の低いデータの削除を優先するか、よく使用されるデータが削除されないようにします。
• アクセス パターン: データ アクセスの頻度と時間分布。
• パフォーマンス要件: 削除操作は時間がかかり、システムに影響を与えます。
• メモリ制限: Redis で使用できるメモリ サイズ。

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