Redis的淘汰策略

今天我们来聊一聊Redis的淘汰策略。

在使用Redis的过程中，当Redis缓存被写满之后，Redis就会根据配置的淘汰策略进行数据淘汰。从Redis4.0之后一共有8种淘汰策略。我们来分别看一下。

1.noeviction
不进行数据淘汰，也是Redis的默认配置。这时，当缓存被写满时，再有写请求进来，Redis不再提供服务，直接返回错误。
2.volatile-random
缓存满了之后，在设置了过期时间的键值对中进行随机删除。
3.volatile-ttl
缓存满了之后，会针对设置了过期时间的键值对中，根据过期时间的先后顺序进行删除,越早过期的越先被删除。
4.volatile-lru
缓存满了之后，针对设置了过期时间的键值对，采用LRU算法进行淘汰，不熟悉LRU的可以看这篇文章。
5.volatile-lfu
缓存满了之后，针对设置了过期时间的键值对，采用LFU的算法进行淘汰。
6.allkeys-random
缓存满了之后，从所有键值对中随机选择并删除数据。
7.allkeys-lru
缓存写满之后，使用LRU算法在所有的数据中进行筛选删除。
8.allkeys-lfu
缓存满了之后，使用LRU算法在所有的数据中进行筛选删除。

在日常使用过程中，主要根据你的数据要求来配置相应的策略，这里我给你三点建议。

1.我们优先使用allkeys-lru 策略。这样，我们就可以借助LRU算法去淘汰那些不常用的数据，把最近最常用的放在缓存中，从而提高应用的性能。如果你的数据有明显的冷热区分，建议你使用allkeys-lru策略。
2.如果你的数据的访问频率相差不大，也没有冷热之分，直接使用allkeys-random 策略，随机选择淘汰的数据就行。
3.如果你的数据有置顶要求，比如置顶新闻等。那么我们就选择volatile-lru策略，同时不给置顶数据设置过期时间，这样一来，置顶的数据永远不会被删除，而其他设置了过期时间的数据，会更加LRU算法进行淘汰。

 

今天我们就分享到这里，如果需要redis的学习资料，可以关注公众号【程序员学长】，回复redis即可得。

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