说说Redis的缓存淘汰策略（redis的缓存淘汰策略?）
mhr18 2025-07-23 16:22 3 浏览 0 评论
一句话总结
Redis提供多种缓存淘汰策略，包括：volatile-lru（针对过期键的LRU淘汰）、allkeys-lru（全体键LRU）、volatile-lfu（过期键LFU）、allkeys-lfu（全体键LFU）、volatile-ttl（优先淘汰剩余时间短的键）、volatile-random/ allkeys-random（随机淘汰），以及默认的noeviction（禁止写入）。策略根据内存上限自动触发，用于管理内存不足时的数据清理。
详细解析
Redis 的 缓存淘汰策略（Eviction Policy）用于在内存不足时（达到maxmemory限制）选择哪些键（key）被删除以释放空间。其策略通过maxmemory-policy配置，以下是 Redis 支持的淘汰策略及其核心逻辑：
1. 淘汰策略分类
Redis 淘汰策略分为 键范围 和 淘汰算法 两个维度：
键范围
allkeys-*：所有键都可能被淘汰（包括未设置过期时间的键）。
volatile-*：仅淘汰设置了过期时间（TTL）的键。
淘汰算法
LRU（Least Recently Used）：淘汰最久未使用的键。
LFU（Least Frequently Used）：淘汰访问频率最低的键（Redis 4.0+）。
TTL：淘汰剩余过期时间最短的键。
Random：随机淘汰。
2. 具体策略详解
策略名称 | 规则 | 适用场景 |
noeviction | 不淘汰任何键，内存满时新写入操作返回错误（默认策略）。 | 数据不可丢失，需严格内存控制。 |
allkeys-lru | 从所有键中选择最久未使用的键淘汰。 | 通用缓存场景（推荐）。 |
volatile-lru | 从设置了 TTL 的键中选择最久未使用的键淘汰。 | 部分数据允许过期。 |
allkeys-lfu | 从所有键中选择访问频率最低的键淘汰（Redis 4.0+）。 | 热点数据缓存，区分冷热数据。 |
volatile-lfu | 从设置了 TTL 的键中选择访问频率最低的键淘汰（Redis 4.0+）。 | 需要结合 TTL 管理冷数据。 |
allkeys-random | 从所有键中随机淘汰。 | 无明确访问模式，简单快速。 |
volatile-random | 从设置了 TTL 的键中随机淘汰。 | 随机淘汰过期数据。 |
volatile-ttl | 从设置了 TTL 的键中淘汰剩余存活时间最短的键。 | 优先清理即将过期的数据。 |
3. 策略选择建议
缓存场景（允许数据丢失）
优先选择allkeys-lru或allkeys-lfu：利用访问模式淘汰冷数据。
若数据访问频率差异大：使用allkeys-lfu更精准（如热点文章、商品）。
持久化数据（不允许丢失）
使用noeviction：避免误删数据，但需监控内存，防止写操作失败。
混合场景（部分数据可过期）
volatile-lru+ 设置 TTL：结合过期时间管理临时数据（如用户会话）。
特殊需求
快速淘汰：allkeys-random或volatile-random（性能高但不够精准）。
清理即将过期的键：volatile-ttl（如促销活动临时数据）。
4. LRU 与 LFU 的实现优化
Redis 未使用标准 LRU/LFU 算法，而是通过近似算法降低内存和计算开销：
LRU 近似：记录键的最近访问时间戳（精度为秒），淘汰时采样少量键（默认5个），选择最旧的。
LFU 近似：使用计数器（范围 0~255），按概率衰减计数器值，优先淘汰计数器低的键。
LFU 计数器衰减配置
通过lfu-decay-time设置计数器衰减周期（默认1分钟），控制访问频率的时效性。
5. 配置示例
# redis.conf 配置文件
maxmemory 2gb # 设置最大内存
maxmemory-policy allkeys-lru # 使用 LRU 淘汰所有键
maxmemory-samples 10 # 提高 LRU/LFU 采样精度（默认5）6. 淘汰策略工作原理
触发条件：执行写入命令（如SET）时，若内存超过maxmemory，触发淘汰。
执行过程：
根据策略选择候选键。
删除键并释放内存。
若释放后仍不足，重复淘汰直到满足内存要求。
总结
策略 | 核心逻辑 | 适用场景 | 注意点 |
allkeys-lru | 淘汰最久未使用的键 | 通用缓存 | 对访问模式敏感 |
allkeys-lfu | 淘汰访问频率最低的键 | 热点数据场景 | 需 Redis 4.0+ |
volatile-ttl | 淘汰最快过期的键 | 临时数据管理 | 依赖合理设置 TTL |
noeviction | 禁止淘汰，直接报错 | 数据不可丢失场景 | 需严格监控内存 |
根据业务场景选择合适策略，并结合监控工具（如INFO memory）观察淘汰效果，必要时调整策略或优化数据访问模式。
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