#php使用redis記憶體不足的解決方法:1、透過設定檔或指令設定Redis最大佔用記憶體大小為100M;2、取得目前記憶體淘汰策略;3、透過「config set maxmemory-policy allkeys- lru」指令修改淘汰策略即可。
#本操作教學環境:windows7系統、PHP8.1版、Dell G3電腦。
我們知道Redis是基於記憶體的鍵值資料庫,因為系統的記憶體大小有限,所以我們在使用Redis的時候可以設定Redis能夠使用的最大的記憶體大小。
下面##透過在Redis安裝目錄的redis. conf設定檔中新增以下配置設定記憶體大小
//設定Redis最大佔用記憶體大小為100M maxmemory 100mb
redis的設定檔不一定使用的是安裝目錄下方的redis.conf文件,啟動redis服務的時候是可以傳送一個參數指定redis的設定檔的
noeviction(預設策略):對於寫入請求不再提供服務,直接傳回錯誤(DEL請求和)部分特殊請求同時) allkeys-lru:從所有key中使用LRU演算法進行淘汰volatile-lru:從設定了過渡時間的key中使用LRU演算法進行淘汰 allkeys-random:從所有key中隨機淘汰資料volatile-random:從設定了過渡時間的key中隨機淘汰volatility-ttl:在設定了過渡時間的key中,根據key的過渡時間進行淘汰,越早過渡的越優先被淘汰
當使用volatile-lru、volatile-random、 volatile-ttl這個清除策略時,如果沒有key可以被淘汰,則和noeviction一樣返回錯誤
LRU(Least Recently Used),也就是最近最少使用,就是一種快取置換演算法。在使用記憶體作為快取的時候,快取的大小一般是固定的。當快取被佔滿,這個時候繼續往快取裡面添加數據,就需要淘汰一部分老的數據,釋放記憶體空間用來儲存新的數據。這時候就可以使用LRU演算法了。其核心思想是:如果一個資料在最近一段時間沒有被用到,那麼將來被使用到的可能性也很小,所以就可以被淘汰掉。
Redis使用的近似LRU演算法,它跟常規的LRU演算法還不太一樣。近似LRU演算法以隨機取樣法淘汰數據,每次隨機出5(預設)個key,從裡面淘汰掉最近最少使用的key。
可以透過maxmemory-samples參數修改採樣數量:例:maxmemory-samples 10 maxmenory-samples配置的越大,淘汰的結果越接近嚴格的LRU演算法
Redis為了實現近似LRU演算法,為每個key增加了一個額外增加了一個24bit的字段,用來儲存該key最後一次被存取的時間。
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