1、设置Redis使用LRU算法
LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是众多置换算法中的一种。
Redis中有一个maxmemory概念,主要是为了将使用的内存限定在一个固定的大小。Redis用到的LRU 算法,是一种近似的LRU算法。
(1)设置maxmemory
上面已经说过maxmemory是为了限定Redis最大内存使用量。有多种方法设定它的大小。其中一种方法是通过CONFIG SET设定,如下:
127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory 1) "maxmemory" 2) "0" 127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory 100MB OK 127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory 1) "maxmemory" 2) "104857600"
另一种方法是修改配置文件redis.conf:
maxmemory 100mb
注意,在64bit系统下,maxmemory设置为0表示不限制Redis内存使用,在32bit系统下,maxmemory隐式不能超过3GB。
当Redis内存使用达到指定的限制时,就需要选择一个置换的策略。
(2)置换策略
当Redis内存使用达到maxmemory时,需要选择设置好的maxmemory-policy进行对老数据的置换。
下面是可以选择的置换策略:
noeviction: 不进行置换,表示即使内存达到上限也不进行置换,所有能引起内存增加的命令都会返回error
allkeys-lru: 优先删除掉最近最不经常使用的key,用以保存新数据
volatile-lru: 只从设置失效(expire set)的key中选择最近最不经常使用的key进行删除,用以保存新数据
allkeys-random: 随机从all-keys中选择一些key进行删除,用以保存新数据
volatile-random: 只从设置失效(expire set)的key中,选择一些key进行删除,用以保存新数据
volatile-ttl: 只从设置失效(expire set)的key中,选出存活时间(TTL)最短的key进行删除,用以保存新数据
需要注意的是:
(1)设置maxmemory-policy的方法和设置maxmemory方法类似,通过redis.conf或是通过CONFIG SET动态修改。
(2)如果没有匹配到可以删除的key,那么volatile-lru、volatile-random和volatile-ttl策略和noeviction替换策略一样——不对任何key进行置换。
(3)选择合适的置换策略是很重要的,这主要取决于你的应用的访问模式,当然你也可以动态的修改置换策略,并通过用Redis命令——INFO去输出cache的命中率情况,进而可以对置换策略进行调优。
一般来说,有这样一些常用的经验:
在所有的key都是最近最经常使用,那么就需要选择allkeys-lru进行置换最近最不经常使用的key,如果你不确定使用哪种策略,那么推荐使用allkeys-lru。
如果所有的key的访问概率都是差不多的,那么可以选用allkeys-random策略去置换数据。
如果对数据有足够的了解,能够为key指定hint(通过expire/ttl指定),那么可以选择volatile-ttl进行置换。
volatile-lru 和 volatile-random经常在一个Redis实例既做cache又做持久化的情况下用到,然而,更好的选择使用两个Redis实例来解决这个问题。
设置是失效时间expire会占用一些内存,而采用allkeys-lru就没有必要设置失效时间,进而更有效的利用内存。
(3)置换策略是如何工作的
理解置换策略的执行方式是非常重要的,比如:
客户端执行一条新命令,导致数据库需要增加数据(比如set key value)
Redis会检查内存使用,如果内存使用超过maxmemory,就会按照置换策略删除一些key
新的命令执行成功
我们持续的写数据会导致内存达到或超出上限maxmemory,但是置换策略会将内存使用降低到上限以下。
如果一次需要使用很多的内存(比如一次写入一个很大的set),那么,Redis的内存使用可能超出最大内存限制一段时间。
(4)近似LRU算法
Redis中的LRU不是严格意义上的LRU算法实现,是一种近似的LRU实现,主要是为了节约内存占用以及提升性能。Redis有这样一个配置——maxmemory-samples,Redis的LRU是取出配置的数目的key,然后从中选择一个最近最不经常使用的key进行置换,默认的5,如下:
maxmemory-samples 5
可以通过调整样本数量来取得LRU置换算法的速度或是精确性方面的优势。
Redis不采用真正的LRU实现的原因是为了节约内存使用。虽然不是真正的LRU实现,但是它们在应用上几乎是等价的。下图是Redis的近似LRU实现和理论LRU实现的对比:
测试开始首先在Redis中导入一定数目的key,然后从第一个key依次访问到最后一个key,因此根据LRU算法第一个被访问的key应该最新被置换,之后再增加50%数目的key,导致50%的老的key被替换出去。
在上图中你可以看到三种类型的点,组成三种不同的区域:
淡灰色的是被置换出去的key
灰色的是没有被置换出去的key
绿色的是新增加的key
理论LRU实现就像我们期待的那样,最旧的50%数目的key被置换出去,Redis的LRU将一定比例的旧key置换出去。
可以看到在样本数为5的情况下,Redis3.0要比Redis2.8做的好很多,Redis2.8中有很多应该被置换出去的数据没有置换出去。在样本数为10的情况下,Redis3.0很接近真正的LRU实现。
LRU是一个预测未来我们会访问哪些数据的模型,如果我们访问数据的形式接近我们预想——幂律,那么近似LRU算法实现将能处理的很好。
在模拟测试中我们可以发现,在幂律访问模式下,理论LRU和Redis近似LRU的差距很小或者就不存在差距。
如果你将maxmemory-samples设置为10,那么Redis将会增加额外的CPU开销以保证接近真正的LRU性能,可以通过检查命中率来查看有什么不同。
通过CONFIG SET maxmemory-samples 570b78fce6f4d82c6d7725059f1f48f1动态调整样本数大小,做一些测试验证你的猜想。
2、LRU的实现
<?php /** * LRU是最近最少使用页面置换算法(Least Recently Used),也就是首先淘汰最长时间未被使用的页面 */ class LRU_Cache { private $array_lru = array(); private $max_size = 0; function __construct($size) { // 缓存最大存储 $this->max_size = $size; } public function set_value($key, $value) { // 如果存在,则向队尾移动,先删除,后追加 // array_key_exists() 函数检查某个数组中是否存在指定的键名,如果键名存在则返回true,如果键名不存在则返回false。 if (array_key_exists($key, $this->array_lru)) { // unset() 销毁指定的变量。 unset($this->array_lru[$key]); } // 长度检查,超长则删除首元素 if (count($this->array_lru) > $this->max_size) { // array_shift() 函数删除数组中第一个元素,并返回被删除元素的值。 array_shift($this->array_lru); } // 队尾追加元素 $this->array_lru[$key] = $value; } public function get_value($key) { $ret_value = false; if (array_key_exists($key, $this->array_lru)) { $ret_value = $this->array_lru[$key]; // 移动到队尾 unset($this->array_lru[$key]); $this->array_lru[$key] = $ret_value; } return $ret_value; } public function vardump_cache() { echo "<br>"; var_dump($this->array_lru); } } $cache = new LRU_Cache(5); // 指定了最大空间 6 $cache->set_value("01", "01"); $cache->set_value("02", "02"); $cache->set_value("03", "03"); $cache->set_value("04", "04"); $cache->set_value("05", "05"); $cache->vardump_cache(); echo "<br>"; $cache->set_value("06", "06"); $cache->vardump_cache(); echo "<br>"; $cache->set_value("03", "03"); $cache->vardump_cache(); echo "<br>"; $cache->set_value("07", "07"); $cache->vardump_cache(); echo "<br>"; $cache->set_value("01", "01"); $cache->vardump_cache(); echo "<br>"; $cache->get_value("04"); $cache->vardump_cache(); echo "<br>"; $cache->get_value("05"); $cache->vardump_cache(); echo "<br>"; $cache->get_value("10"); $cache->vardump_cache(); echo "<br>";
更多redis知识请关注redis入门教程栏目。
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REDISACTSASBOTHADATASTOREANDASERVICE.1)ASADATASTORE,ITUSESIN-MEMORYSTOOGATOFORFOFFASTESITION,支持VariousDatharptructuresLikeKey-valuepairsandsortedsetsetsetsetsetsetsets.2)asaservice,ItprovidespunctionslikeItionitionslikepunikeLikePublikePublikePlikePlikePlikeAndluikeAndluAascriptingiationsmpleplepleclexplectiations

Redis与其他数据库相比,具有以下独特优势:1)速度极快,读写操作通常在微秒级别;2)支持丰富的数据结构和操作;3)灵活的使用场景,如缓存、计数器和发布订阅。选择Redis还是其他数据库需根据具体需求和场景,Redis在高性能、低延迟应用中表现出色。

Redis在数据存储和管理中扮演着关键角色,通过其多种数据结构和持久化机制成为现代应用的核心。1)Redis支持字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等数据结构,适用于缓存和复杂业务逻辑。2)通过RDB和AOF两种持久化方式,Redis确保数据的可靠存储和快速恢复。

Redis是一种NoSQL数据库,适用于大规模数据的高效存储和访问。1.Redis是开源的内存数据结构存储系统,支持多种数据结构。2.它提供极快的读写速度,适合缓存、会话管理等。3.Redis支持持久化,通过RDB和AOF方式确保数据安全。4.使用示例包括基本的键值对操作和高级的集合去重功能。5.常见错误包括连接问题、数据类型不匹配和内存溢出,需注意调试。6.性能优化建议包括选择合适的数据结构和设置内存淘汰策略。

Redis在现实世界中的应用包括:1.作为缓存系统加速数据库查询,2.存储Web应用的会话数据,3.实现实时排行榜,4.作为消息队列简化消息传递。Redis的多功能性和高性能使其在这些场景中大放异彩。

Redis脱颖而出是因为其高速、多功能性和丰富的数据结构。1)Redis支持字符串、列表、集合、散列和有序集合等数据结构。2)它通过内存存储数据,支持RDB和AOF持久化。3)从Redis6.0开始引入多线程处理I/O操作,提升了高并发场景下的性能。

RedisisclassifiedasaNoSQLdatabasebecauseitusesakey-valuedatamodelinsteadofthetraditionalrelationaldatabasemodel.Itoffersspeedandflexibility,makingitidealforreal-timeapplicationsandcaching,butitmaynotbesuitableforscenariosrequiringstrictdataintegrityo

Redis通过缓存数据、实现分布式锁和数据持久化来提升应用性能和可扩展性。1)缓存数据:使用Redis缓存频繁访问的数据,提高数据访问速度。2)分布式锁:利用Redis实现分布式锁,确保在分布式环境中操作的安全性。3)数据持久化:通过RDB和AOF机制保证数据安全性,防止数据丢失。


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