内存管理与数据淘汰机制

默认情况下，在32位OS中，Redis最大使用3GB的内存，在64位OS中则没有限制。

所以最好给设置一个最大可使用内存： maxmemory 100mb

在内存占用达到了 maxmemory 后，再向Redis写入数据时，Redis会：

  • 根据配置的数据淘汰策略尝试淘汰数据，释放空间

  • 如果没有数据可以淘汰，或者没有配置数据淘汰策略，那么Redis会对所有写请求返回错误，但读请求仍然可以正常执行

在为Redis设置 maxmemory 时，需要注意一下几点：

  • 如果采用了Redis的主从同步，主节点向从节点同步数据时，会占用掉一部分内存空间

  • 如果maxmemory过于接近主机的可用内存，会导致数据同步时内存不足。

  • 所以设置的maxmemory不要过于接近主机可用的内存，留出一部分预留用作主从同步。

内存管理

当 Redis 内存超出物理内存限制时，内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换 (swap)。交换会让 Redis 的性能急剧下降，对于访问量比较频繁的 Redis 来说，这样龟速的存取效率基本上等于不可用。 在生产环境中我们是不允许 Redis 出现交换行为的，为了限制最大使用内存，Redis 提供了配置参数 maxmemory 来限制内存超出期望大小。 当实际内存超出 maxmemory 时，Redis 提供了几种可选策略 (maxmemory-policy) 来让用户自己决定该如何腾出新的空间以继续提供读写服务。

  • noeviction 不会继续服务写请求 (DEL 请求可以继续服务)，读请求可以继续进行。这样可以保证不会丢失数据，但是会让线上的业务不能持续进行。这是默认的淘汰策略。

  • volatile-lru 尝试淘汰设置了过期时间的 key，最少使用的 key 优先被淘汰。没有设置过期时间的 key 不会被淘汰，这样可以保证需要持久化的数据不会突然丢失。

  • volatile-ttl 跟上面一样，除了淘汰的策略不是 LRU，而是 key 的剩余寿命 ttl 的值，ttl 越小越优先被淘汰。

  • volatile-random 跟上面一样，不过淘汰的 key 是过期 key 集合中随机的 key。

  • allkeys-lru 区别于 volatile-lru，这个策略要淘汰的 key 对象是全体的 key 集合，而不只是过期的 key 集合。这意味着没有设置过期时间的 key 也会被淘汰。

  • allkeys-random 跟上面一样，不过淘汰的策略是随机的 key。

  • volatile-xxx 策略只会针对带过期时间的 key 进行淘汰，allkeys-xxx 策略会对所有的 key 进行淘汰。如果你只是拿 Redis 做缓存，那应该使用 allkeys-xxx，客户端写缓存时不必携带过期时间。如果你还想同时使用 Redis 的持久化功能，那就使用 volatile-xxx 策略，这样可以保留没有设置过期时间的 key，它们是永久的 key 不会被 LRU 算法淘汰。

数据淘汰机制

  • volatile-lru：使用LRU算法进行数据淘汰（淘汰上次使用时间最早的，且使用次数最少的key），只淘汰设定了有效期的key

  • allkeys-lru：使用LRU算法进行数据淘汰，所有的key都可以被淘汰

  • volatile-random：随机淘汰数据，只淘汰设定了有效期的key

  • allkeys-random：随机淘汰数据，所有的key都可以被淘汰

  • volatile-ttl：淘汰剩余有效期最短的key

配置： maxmemory-policy volatile-lru 默认注释且值为：noeviction，即不进行数据淘汰