Redis缓存淘汰策略
Redis缓存淘汰策略
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品频繁的交换（swap）。这种机制因为涉及到 IO 操作，所以会让 redis 的性能急剧下降。redis 访问量本来就十分频繁，存取效率大幅度降低是很致命的。
在生产环境中我们是不允许 redis 出现 swap 行为的。所以一般会限制最大的使用内存，redis 提供了配置参数maxmemory 来规定最大的使用内存。
以下配置均为合法：
maxmemory 1000KB
maxmemory 100MB
maxmemory 1GB
maxmemory 0 # 表示不做限制，一般不会用
当实际内存超出了 maxmemory 时，redis（5.0.8） 提供了八种淘汰策略（maxmemory-policy）供我们选择。
- noeviction
写请求会报错 (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
淘汰范围：设置了过期时间的 key。（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库不会突然丢失）
淘汰策略：优先删除最近最少使用的 key。（LRU算法实现：Least recently used，最近最少使用。）
- volatile-lfu
淘汰范围：设置了过期时间的 key。
淘汰策略：优先删除使用频率最少的 key。（LFU算法实现：Least frequently used，最不经常使用。）
- volatile-ttl
淘汰范围：设置了过期时间的 key。
淘汰策略：优先删除剩余时间（ttl，time to live）短的 key。
- volatile-random
淘汰范围：设置了过期时间的 key。
淘汰策略：随机删除淘汰范围内的 key。
- allkeys-lru
淘汰范围：全体 key。
淘汰策略：优先删除最近最少使用的 key。（LRU算法实现：Least recently used，最近最少使用。）
- allkeys-lfu
淘汰范围：全体 key。
淘汰策略：优先删除使用频率最少的 key。（LFU算法实现：Least frequently used，最不经常使用。）
- allkeys-random
淘汰范围：全体 key。
淘汰策略：随机删除淘汰范围内的 key。
- 关于用哪个？
LRU算法淘汰的是最近最少使用的；
LFU算法淘汰的是一直以来使用频率最少的。
还是得结合业务场景去考虑。
一般还是volatile-lru会偏多一点吧。
具体配置：
maxmemory-policy volatile-lru
