淺析Redis快取中的8種淘汰策略

這篇文章帶大家來聊聊Redis快取中的8種淘汰策略，看看該怎麼使用它們，希望對大家有幫助！

我們知道Redis快取使用記憶體來保存數據，但記憶體大小畢竟有限，隨著要快取的資料量越來越大，有限的快取空間不可避免地會被寫滿。這時候就需要快取的淘汰策略去刪除資料。 【相關推薦：Redis影片教學】

Redis快取的淘汰策略

Redis的淘汰策略，根據是否會進行資料淘汰可以把它們分成兩類：

• 不進行資料淘汰的策略，只有noeviction 這一種。
• 會進行淘汰的 7 種其他策略。

會進行淘汰的7 種策略，我們可以再進一步根據淘汰候選資料集的範圍把它們分成兩類：

• 在設定了過期時間的資料中進行淘汰，包括volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru、volatile-lfu（Redis 4.0 後新增）四種。

• 在所有資料範圍內進行淘汰，包括 allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu（Redis 4.0 後新增）三種。

在redis3.0之前，預設是volatile-lru；在redis3.0之後（包括3.0），預設淘汰策略則是noeviction

noeviction 策略

noeviction表示不淘汰數據，當快取資料滿了，有新的寫入請求進來， Redis不再提供服務，而是直接回傳錯誤。

根據過期時間的淘汰策略

volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru、volatile-lfu 四種策略是針對已經設定了過期時間的鍵值對。到鍵值對的到期時間到了或Redis記憶體使用量達到了maxmemory閾值，Redis會根據這些策略對鍵值對進行淘汰；

• volatile-ttl 在篩選時，會針對設定了過期時間的鍵值對，根據過期時間的先後進行刪除，越早過期的越先被刪除。
• volatile-random 就像它的名稱一樣，在設定了過期時間的鍵值對中，進行隨機刪除。
• volatile-lru 會使用 LRU 演算法篩選設定了過期時間的鍵值對。
• volatile-lfu 會使用 LFU 演算法選擇設定了過期時間的鍵值對。

所有資料範圍內的淘汰策略

allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu 這三種策略淘汰的資料範圍擴大到所有的鍵值對，無論這些鍵值對是否設定了過期時間，篩選資料進行淘汰的規則是：

• allkeys-random 策略，從所有鍵值對中隨機選擇並刪除資料；

• allkeys-lru 策略，使用LRU 演算法在所有資料中進行篩選。

• allkeys-lfu 策略，使用 LFU 演算法在所有資料中進行篩選。

關於LRU演算法

LRU演算法即是最近最常使用演算法，由於LRU會使用一個鍊錶去維護使用的資料列表，當使用的資料越多，其移動元素時就會越耗時，這不可避免地會影響Redis主執行緒。為此Redis對lru演算法做了一些簡化。

LRU 策略的核心思想：如果一個數據剛剛被訪問，那麼這個數據肯定是熱數據，還會再次訪問。

依照這個核心思想，Redis 中的 LRU 策略，會在每個資料對應的 RedisObject 結構體中設定一個 lru 字段，用來記錄資料的存取時間戳記。在進行資料淘汰時，LRU 策略會在候選資料集中淘汰掉 lru 欄位值最小的資料（也就是存取時間最長的資料）。

所以，在資料被頻繁存取的業務場景中，LRU 策略的確能有效留存存取時間最近的資料。而且，因為留存的這些資料還會再次被訪問，所以又可以提升業務應用程式的存取速度。

具體做法是，在存取鍵值對時，redis會記錄最近一次造訪的時間戳記。當redis決定淘汰數據時，會隨機挑選N個數據，把它們當作一個候選集合，把最小的時間戳給篩選出去。當下次要淘汰資料時，會挑選比第一次挑選的候選集合時間戳值要小的資料進入新的候選集合。當資料達到maxmemory-samples 時，將最小的值給淘汰掉。

透過此指令可以設定挑選的候選集合數CONFIG SET maxmemory-samples N

使用建議

依據策略的特性，可以針對不同場景選擇不同的策略來淘汰資料。

• 當快取資料沒有明顯的冷熱之分，即資料的存取頻率差距不大，建議使用allkeys-random 隨機策略淘汰資料；
• 當數據有明顯的冷熱之分，建議使用allkeys-lru 或volatile-lru 演算法，將最近最常存取的資料留在快取資料中；
• 當業務中存在置頂需求，即不會過期的數據，這類一般不會設定過期時間，可以採用volatile-lru策略。這樣這類數據就不會被淘汰，而其它數據可以根據lru規則進行淘汰。

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