一、Redis内存设置
Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。
1、通过配置文件配置
通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小
<pre spellcheck="false" class="md-fences md-end-block ty-contain-cm modeLoaded" lang="" cid="n5" mdtype="fences" style="box-sizing: border-box; overflow: visible; font-family: Monaco, Consolas, "Andale Mono", "DejaVu Sans Mono", monospace; margin-top: 0px; margin-bottom: 20px; font-size: 0.9rem; display: block; break-inside: avoid; text-align: left; white-space: normal; background: rgb(51, 51, 51); position: relative !important; padding: 10px 10px 10px 30px; width: inherit; color: rgb(184, 191, 198); font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">//设置Redis最大占用内存大小为100M
maxmemory 100mb</pre>
2、通过命令修改
Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小
<pre spellcheck="false" class="md-fences md-end-block ty-contain-cm modeLoaded" lang="" cid="n8" mdtype="fences" style="box-sizing: border-box; overflow: visible; font-family: Monaco, Consolas, "Andale Mono", "DejaVu Sans Mono", monospace; margin-top: 0px; margin-bottom: 20px; font-size: 0.9rem; display: block; break-inside: avoid; text-align: left; white-space: normal; background: rgb(51, 51, 51); position: relative !important; padding: 10px 10px 10px 30px; width: inherit; color: rgb(184, 191, 198); font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;"># 设置Redis最大占用内存大小为100M
127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb
获取设置的Redis能使用的最大内存大小
127.0.0.1:6379> config get maxmemory</pre>
如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0，在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存
二、Redis的内存淘汰
1、说明
既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？实际上Redis定义了6种策略用来处理这种情况
2、六种策略
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noeviction(默认策略)：对于写请求不再提供服务，直接返回错误（DEL请求和部分特殊请求除外）
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allkeys-lru：从所有key中使用LRU算法进行淘汰
-
volatile-lru：从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰
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allkeys-random：从所有key中随机淘汰数据
-
volatile-random：从设置了过期时间的key中随机淘汰
-
volatile-ttl：在设置了过期时间的key中，根据key的过期时间进行淘汰，越早过期的越优先被淘汰
当使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl这三种策略时，如果没有key可以被淘汰，则和noeviction一样返回错误
3、获取淘汰策略
获取当前内存淘汰策略：
<pre spellcheck="false" class="md-fences md-end-block ty-contain-cm modeLoaded" lang="" cid="n30" mdtype="fences" style="box-sizing: border-box; overflow: visible; font-family: Monaco, Consolas, "Andale Mono", "DejaVu Sans Mono", monospace; margin-top: 0px; margin-bottom: 20px; font-size: 0.9rem; display: block; break-inside: avoid; text-align: left; white-space: normal; background: rgb(51, 51, 51); position: relative !important; padding: 10px 10px 10px 30px; width: inherit; color: rgb(184, 191, 198); font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy</pre>
通过配置文件设置淘汰策略（修改redis.conf文件）：
<pre spellcheck="false" class="md-fences md-end-block ty-contain-cm modeLoaded" lang="" cid="n32" mdtype="fences" style="box-sizing: border-box; overflow: visible; font-family: Monaco, Consolas, "Andale Mono", "DejaVu Sans Mono", monospace; margin-top: 0px; margin-bottom: 20px; font-size: 0.9rem; display: block; break-inside: avoid; text-align: left; white-space: normal; background: rgb(51, 51, 51); position: relative !important; padding: 10px 10px 10px 30px; width: inherit; color: rgb(184, 191, 198); font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">maxmemory-policy allkeys-lru</pre>
通过命令修改淘汰策略：
<pre spellcheck="false" class="md-fences md-end-block ty-contain-cm modeLoaded" lang="" cid="n34" mdtype="fences" style="box-sizing: border-box; overflow: visible; font-family: Monaco, Consolas, "Andale Mono", "DejaVu Sans Mono", monospace; margin-top: 0px; margin-bottom: 20px; font-size: 0.9rem; display: block; break-inside: avoid; text-align: left; white-space: normal; background: rgb(51, 51, 51); position: relative !important; padding: 10px 10px 10px 30px; width: inherit; color: rgb(184, 191, 198); font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru</pre>
4、如何使用
-
如果分为热数据与冷数据, 推荐使用 allkeys-lru 策略。 也就是, 其中一部分key经常被读写. 如果不确定具体的业务特征, 那么推荐使用该策略。
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如果需要循环读写所有的key, 或者各个key的访问频率差不多, 可以使用 allkeys-random 策略, 即读写所有元素的概率差不多。
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假如要让 Redis 根据 TTL 来筛选需要删除的key, 请使用 volatile-ttl 策略。
三、LFU策略(4.0以上版本)
1、说明
LFU算法是Redis4.0里面新加的一种淘汰策略。它的全称是Least Frequently Used，
在LFU算法中，可以为每个key维护一个计数器。每次key被访问的时候，计数器增大。计数器越大，可以约等于访问越频繁。
LFU算法能更好的表示一个key被访问的热度。假如你使用的是LRU算法，一个key很久没有被访问到，只刚刚是偶尔被访问了一次，那么它就被认为是热点数据，不会被淘汰，而有些key将来是很有可能被访问到的则被淘汰了。如果使用LFU算法则不会出现这种情况，因为使用一次并不会使一个key成为热点数据。
2、两种策略
-
volatile-lfu：在设置了过期时间的key中使用LFU算法淘汰key
-
allkeys-lfu：在所有的key中使用LFU算法淘汰数据
设置使用这两种淘汰策略跟前面讲的一样，不过要注意的一点是这两周策略只能在Redis4.0及以上设置，如果在Redis4.0以下设置会报错
3、LFU配置
Redis4.0之后为maxmemory_policy淘汰策略添加了两个LFU模式：
-
volatile-lfu：对有过期时间的key采用LFU淘汰算法
-
allkeys-lfu：对全部key采用LFU淘汰算法
还有2个配置可以调整LFU算法：
<pre spellcheck="false" class="md-fences md-end-block ty-contain-cm modeLoaded" lang="" cid="n63" mdtype="fences" style="box-sizing: border-box; overflow: visible; font-family: Monaco, Consolas, "Andale Mono", "DejaVu Sans Mono", monospace; margin-top: 0px; margin-bottom: 20px; font-size: 0.9rem; display: block; break-inside: avoid; text-align: left; white-space: normal; background: rgb(51, 51, 51); position: relative !important; padding: 10px 10px 10px 30px; width: inherit; color: rgb(184, 191, 198); font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">lfu-log-factor ``10``lfu-decay-time ``1</pre>
lfu-log-factor 可以调整计数器counter的增长速度，lfu-log-factor越大，counter增长的越慢。
lfu-decay-time 是一个以分钟为单位的数值，可以调整counter的减少速度
附: LRU算法
什么是LRU
上面说到了Redis可使用最大内存使用完了，是可以使用LRU算法进行内存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？
LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一个数据在最近一段时间没有被用到，那么将来被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。
栗子
<pre spellcheck="false" class="md-fences md-end-block ty-contain-cm modeLoaded" lang="" cid="n71" mdtype="fences" style="box-sizing: border-box; overflow: visible; font-family: Monaco, Consolas, "Andale Mono", "DejaVu Sans Mono", monospace; margin-top: 0px; margin-bottom: 20px; font-size: 0.9rem; display: block; break-inside: avoid; text-align: left; white-space: normal; background: rgb(51, 51, 51); position: relative !important; padding: 10px 10px 10px 30px; width: inherit; color: rgb(184, 191, 198); font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">public class LRUCache<k, v> {
//容量
private int capacity;
//当前有多少节点的统计
private int count;
//缓存节点
private Map<k, Node<k, v>> nodeMap;
private Node<k, v> head;
private Node<k, v> tail;
public LRUCache(int capacity) {
if (capacity < 1) {
throw new IllegalArgumentException(String.valueOf(capacity));
}
this.capacity = capacity;
this.nodeMap = new HashMap<>();
//初始化头节点和尾节点，利用哨兵模式减少判断头结点和尾节点为空的代码
Node headNode = new Node(null, null);
Node tailNode = new Node(null, null);
headNode.next = tailNode;
tailNode.pre = headNode;
this.head = headNode;
this.tail = tailNode;
}
public void put(k key, v value) {
Node<k, v> node = nodeMap.get(key);
if (node == null) {
if (count >= capacity) {
//先移除一个节点
removeNode();
}
node = new Node<>(key, value);
//添加节点
addNode(node);
} else {
//移动节点到头节点
moveNodeToHead(node);
}
}
public Node<k, v> get(k key) {
Node<k, v> node = nodeMap.get(key);
if (node != null) {
moveNodeToHead(node);
}
return node;
}
private void removeNode() {
Node node = tail.pre;
//从链表里面移除
removeFromList(node);
nodeMap.remove(node.key);
count--;
}
private void removeFromList(Node<k, v> node) {
Node pre = node.pre;
Node next = node.next;
pre.next = next;
next.pre = pre;
node.next = null;
node.pre = null;
}
private void addNode(Node<k, v> node) {
//添加节点到头部
addToHead(node);
nodeMap.put(node.key, node);
count++;
}
private void addToHead(Node<k, v> node) {
Node next = head.next;
next.pre = node;
node.next = next;
node.pre = head;
head.next = node;
}
public void moveNodeToHead(Node<k, v> node) {
//从链表里面移除
removeFromList(node);
//添加节点到头部
addToHead(node);
}
class Node<k, v> {
k key;
v value;
Node pre;
Node next;
public Node(k key, v value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
}</pre>
示例图
image
附: LRU在Redis中的实现
近似LRU算法
Redis使用的是近似LRU算法，它跟常规的LRU算法还不太一样。近似LRU算法通过随机采样法淘汰数据，每次随机出5（默认）个key，从里面淘汰掉最近最少使用的key。
可以通过配置maxmemory-samples参数修改采样数量
maxmemory-samples 5
maxmenory-samples配置的越大，淘汰的结果越接近于严格的LRU算法
Redis为了实现近似LRU算法，给每个key增加了一个额外增加了一个24bit的字段，用来存储该key最后一次被访问的时间。
Redis3.0对近似LRU的优化
Redis3.0对近似LRU算法进行了一些优化。新算法会维护一个候选池（大小为16），池中的数据根据访问时间进行排序，第一次随机选取的key都会放入池中，随后每次随机选取的key只有在访问时间小于池中最小的时间才会放入池中，直到候选池被放满。当放满后，如果有新的key需要放入，则将池中最后访问时间最大（最近被访问）的移除。
当需要淘汰的时候，则直接从池中选取最近访问时间最小（最久没被访问）的key淘汰掉就行。
LRU算法的对比
我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率，先往Redis里面添加一定数量的数据n，使Redis可用内存用完，再往Redis里面添加n/2的新数据，这个时候就需要淘汰掉一部分的数据，如果按照严格的LRU算法，应该淘汰掉的是最先加入的n/2的数据。
生成如下各LRU算法的对比图：
image
你可以看到图中有三种不同颜色的点：
-
浅灰色是被淘汰的数据
-
灰色是没有被淘汰掉的老数据
-
绿色是新加入的数据
我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。而同样使用5个采样数，Redis3.0也要优于Redis2.8。
参考
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