redis内存淘汰策略

出处：juejin.im/post/5d674ac2e51d4557ca7fdd70

小结：

本文主要包括三个部分。
如何通过文件或命令修改配置信息；
redis的6种内存淘汰策略；
LRU和LFU算法的介绍及应用。LRU表示最少使用，redis使用近似LRU算法，主要也是从性能上考虑，每次是随机取出部分key，然后从里面淘汰掉最少使用的，3.0版本针对近似LRU做了优化。LFU是4.0新增淘汰策略，根据访问频率进行淘汰，能够避免假热点的情况。

Redis占用内存大小

我们知道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

//设置Redis最大占用内存大小为100Mmaxmemory 100mb复制代码

redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的redis.conf文件，启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置文件的

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

//设置Redis最大占用内存大小为100M127.0.0.1:6379> configsetmaxmemory 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复制代码

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

Redis的内存淘汰

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定义了几种策略用来处理这种情况：

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）

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

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

如何获取及设置内存淘汰策略

获取当前内存淘汰策略：

127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

通过配置文件设置淘汰策略（修改redis.conf文件）：

maxmemory-policy allkeys-lru

通过命令修改淘汰策略：

127.0.0.1:6379> configsetmaxmemory-policy allkeys-lru

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。

使用java实现一个简单的LRU算法

```

public classLRUCache{

    //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;

    publicLRUCache(intcapacity){

        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;

    }

    publicvoidput(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);

        }

    }

    publicNodeget(k key){

        Node<k, v> node = nodeMap.get(key);

        if (node != null) {

            moveNodeToHead(node);

        }

        return node;

    }

    privatevoidremoveNode(){

        Node node = tail.pre;

        //从链表里面移除

        removeFromList(node);

        nodeMap.remove(node.key);

        count--;

    }

    privatevoidremoveFromList(Node<k, v> node){

        Node pre = node.pre;

        Node next = node.next;

        pre.next = next;

        next.pre = pre;

        node.next = null;

        node.pre = null;

    }

    privatevoidaddNode(Node<k, v> node){

        //添加节点到头部

        addToHead(node);

        nodeMap.put(node.key, node);

        count++;

    }

    privatevoidaddToHead(Node<k, v> node){

        Node next = head.next;

        next.pre = node;

        node.next = next;

        node.pre = head;

        head.next = node;

    }

    publicvoidmoveNodeToHead(Node<k, v> node){

        //从链表里面移除

        removeFromList(node);

        //添加节点到头部

        addToHead(node);

    }

    classNode{

        k key;

        v value;

        Node pre;

        Node next;

        publicNode(k key, v value){

            this.key = key;

            this.value = value;

        }

    }

}

```

上面这段代码实现了一个简单的LUR算法，代码很简单，也加了注释，仔细看一下很容易就看懂。

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maxmemory-samples参数修改采样数量：

例：maxmemory-samples 10

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（图片来源）：

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。

LFU算法

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，它的核心思想是根据key的最近被访问的频率进行淘汰，很少被访问的优先被淘汰，被访问的多的则被留下来。

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。

LFU一共有两种策略：

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