redis的使用场景
缓存:
把经常需要查询的、很少修改数据,放到读速度很快的空间(内存),以便下次访问减少时间。减轻压力,减少访问时间。
计数器:
redis中的计数器是原子性的内存操作。
可以解决库存溢出问题.进销存系统库存溢出。
session缓存服务器:
web集群时作为session缓存服务器
Redis 数据淘汰机制
在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory,在内存限定的情况下是很有用的。譬如,在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 1.5G 的内存大小,减少内存紧张的情况,由此获取更为稳健的服务。
内存大小有限,需要保存有效的数据
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。
redis 提供 6种数据淘汰策略:
volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据
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