Redis的八种内存淘汰策略及其描述

Redis的八种内存淘汰策略及其描述

• noeviction：当内存使用达到最大限制时，不淘汰任何数据，拒绝写入操作并返回错误，此时Redis只响应读操作（默认策略，≥v3.0）
• allkeys-LRU：从所有键中使用LRU（最近最少使用）算法进行淘汰。适用于热点数据较多的场景，能够保留最近被访问过的数据。
• allkeys-LFU：从所有key中使用LFU（最不经常使用）算法进行淘汰。LFU算法根据键的访问频率来淘汰数据，访问次数最少的键优先被淘汰（≥ v4.0）。
• volatile-LRU：从设置了ttl key中使用LRU算法进行淘汰。这种策略只针对设置了过期时间的键，适用于部分数据有时效性要求的场景。
• volatile-LFU：从设置了ttl key中使用LFU算法进行淘汰。同样只针对设置了过期时间的键，但淘汰依据是访问频率（≥ v4.0）。
• allkeys-random：随机从所有key中淘汰数据。适用于对数据淘汰无特定要求的场景。
• volatile-random：随机从设置了ttl key中淘汰数据。
• volatile-ttl：根据键的剩余过期时间进行淘汰，越早过期的键越先被淘汰。适用于缓存数据时效性要求严格的场景。

🔔 Redis的LRU算法

和传统的LRU算法一样，若redis有key-A，key-B，key-C 3个键，key-A 10min前访问操作过，key-B 5min前访问操作过，key-C 2min前访问操作过，那么因为key-A的空闲时间最久一定是淘汰key-A

🔔 Redis的LFU算法

假设一个场景：1年前设置的key-A到目前访问操作量1200次，10天前设置的key-B，到目前访问操作量700次，按传统LFU算法应淘汰key-B，可key-A 7个月前访问操作就不再增加，而key-B每天均被访问操作，那么淘汰key-B显然是不适用的，于是redis引入了随时间延续递减访问量的机制，若redis设置为1天key没被访问操作便减5次，那么实际key-A值为1200-7×30×5=150，keyB值为700-0×5=700，key-A 150 < key-B700，淘汰key-A。这是redis真正使用的LFU算法。

🔔 Redis random算法

既不以访问次数做评判，也不以最长空闲时间做评判，在key中随机取样

Redis allkeys-LFU，allkeys-LRU，volatile-LRU，volatile-LFU 淘汰策略流程图