Redis缓存系列--(三)redis内存管理
redis内存管理
Redis中，它的key的类型都是String，大小为512M；而value的类型的大小又不太相同：
- String类型，一个String类型的value最大可以存储512M；
- Lists类型，list的元素个数最多为2^32-1个，也就是4294967295个
- Sets类型，元素个数最多为2^32-1个，也就是4294967295个
- Hashes类型，键值对个数最多为2^32-1个，也就是4294967295个
Redis最大内存设置
我们在启动Redis服务的时候，可以在它的配置文件redis.conf中来配置它的最大内存阈值和达到阈值的执行策略，配置如下：
#最大内存控制
maxmemory 1GB
# 达到最大阈值的淘汰策略（下边为默认的删除策略，再次插入会报错）
maxmemory-policy noeviction
Redis内存压缩
Redis配置文件中可以配置相关数据结构类型的压缩选项，例如：
#配置hash类型压缩的条件是元素最多为512个，超过512个则不进行压缩
hash-max-zipmap-entries 512
#配置hash类型value最大为64字节
hash-max-zipmap-value 64
#list中的压缩条件是元素最多为512
list-max-zipmap-entries 512
#配置list类型value最大为64字节
list-max-zipmap-value 64
#set/zset配置类似，在此省略
如果大小超出压缩范围，溢出后Redis将自动将其转换为正常大小
过期数据的处理策略
Redis中的数据可以设置过期时间，那么Redis服务器可以对这些过期的数据进行处理，具体的方式有两种：
主动处理(Redis主动触发检测key是否过期)，每秒执行10次。
主动处理的过程如下：
- 从具体相关过期的密钥集中测试20个随机密钥
- 删除找到的所有已过期密钥
- 如果超过25%的密钥已过期，重新执行步骤1
被动处理
每次访问key的时候，发现超时后清理掉
数据恢复阶段过期数据的处理策略
- RDB方式
过期的key不会被持久化到文件中，载入时过期的key，会通过Redis的主动和被动方式清理掉。 - AOF方式
当Redis使用AOF方式持久化时，每次遇到过期的key，Redis会追加一条DEL命令到AOF文件，也就是说只要我们顺序载入执行AOF命令文件就会删除过期的键。
这里要注意一点，过期数据的计算和计算机本身的时间是有直接联系的！
Redis的回收策略
Redis中的内存满了之后，就会根据具体的淘汰策略来对内存进行管理，具体有两种配置方式：
- redis.conf配置文件中配置
maxmemory-policy noeviction
- 通过命令动态调整
config set maxmemory-policy noeviction
具体的回收策略有：
- noeviction -- 客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令直接报错
- allkeys-lru -- 所有的key里执行LRU算法
- volatile-lru -- 在所有已过期的key里执行LRU算法
- allkeys-lfu -- 使用近似LFU逐出任何键
- volatile-lfu -- 使用过期集在密钥中使用近似LFU进行驱逐
- allkeys-random -- 在所有key里随机回收
- volatile-random -- 在已经过期的key里随机回收
- volatile-ttl --回收已过期的key，并且优先回收存活时间(TTL)较短的键
淘汰算法的介绍
LRU算法
LRU(Least recently used，最近最少使用)，根据数据的历史访问记录来进行数据淘汰。
- 核心思想：如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。
- 注意：Redis的LRU算法并非完整的实现，因为这样会占用太多的内存。
- 方法：通过对少量key进行取样(50%),然后回收其中一个符合条件的key。
- 配置方法：
maxmemory-sample 5
LFU算法
LFU(Least Frequently Used)，根据数据的历史访问频率来进行淘汰。
- 核心思想：如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高。
- 注意：Redis实现的是近似的实现，每次对key进行访问时，用基于概率的对数计数器来记录访问次数，同时这个计数器会随着时间的推移而减小(这样能在考虑频率的同时也兼顾时间因素)。
- 启用LFU算法后，可以使用热点数据分析功能。(命令为
redis-cli --hotkeys)
具体的LFU采用Morris counter算法，参考Morris counter算法
