redis内存淘汰策略:设置volatile-lru
mhr18 2024-11-11 12:00 21 浏览 0 评论
公司网站使用redis做用户session缓存。今天突然有同事反馈公司网站无法访问报错。紧急排查发现应用访问redis时出现“OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'”错误 。redis使用的内存超过了设置的最大maxmemory。为了快速恢复业务，临时对redis进行了重启，重启后业务恢复正常。我们redis里面保存的数据不是关键数据，也没有做持久化，数据丢了用户重新刷新浏览器或者重新登录即可，所以当时没考虑那么多。严格来说，当时不用重启redis，只需要把 maxmemory加大就行（宿主机的内存是还有剩余的）。
其实我们的redis已经设置了volatile-lru淘汰策略，业务的key也都是有设置ttl的，整体内存不断上涨。当内存达到maxmemory时，redis内存释放不够及时，可能是我们redis key过多或者当时redis碎片率过高，亦或者是我们设置的淘汰策略不太合适，由于缺少部分redis监控指标，加上自己平时对redis了解的不是很多，真正原因是否如上所说就无从验证了。
记录一下redis内存淘汰策略知识点
当内存使用达到设置的最大阀值时，需要选择一种key的回收策略，可在Redis.conf配置文件中修改“maxmemory-policy”属性值。若是Redis数据集中的key都设置了过期时间，那么“volatile-ttl”策略是比较好的选择。
但如果key在达到最大内存限制时没能够迅速过期，或者根本没有设置过期时间。那么设置为“allkeys-lru”值比较合适，它允许Redis从整个数据集中挑选最近最少使用的key进行删除(LRU淘汰算法)。Redis还提供了一些其他淘汰策略，如下：
volatile-lru：使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据。
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰。
volatile-random：从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰。
allkeys-lru：使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据。
allkeys-random：从数据集合中任意选择数据淘汰
no-enviction：禁止淘汰数据。
通过设置maxmemory为系统可用内存的45%或95%(取决于持久化策略)和设置“maxmemory-policy”为“volatile-ttl”或“allkeys-lru”(取决于过期设置)，可以比较准确的限制Redis最大内存使用率，在绝大多数场景下使用这2种方式可确保Redis不会进行内存交换。
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