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Redis 的内存淘汰机制

2018-07-19 17:47 316 查看

       Redis内存淘汰指的是用户存储的一些键被可以被Redis主动地从实例中删除,从而产生读miss的情况,那么Redis为什么要有这种功能?这就是我们需要探究的设计初衷。Redis最常见的两种应用场景为缓存和持久存储,首先要明确的一个问题是内存淘汰策略更适合于那种场景?是持久存储还是缓存?

内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存,用一定的缓存miss来换取内存的使用效率。

作为Redis用户,我如何使用Redis提供的这个特性呢?看看下面配置

# maxmemory <bytes>(100MB)(最好为物理内存的75%左右)

  • 如果采用了Redis的主从同步,主节点向从节点同步数据时,会占用掉一部分内存空间,如果maxmemory过于接近主机的可用内存,导致数据同步时内存不足。所以设置的maxmemory不要过于接近主机可用的内存,留出一部分预留用作主从同步。

maxmemory为0的时候表示我们对Redis的内存使用没有限制。

       我们可以通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能,至于这个值有什么意义,我们可以通过了解内存淘汰的过程来理解它的意义:

1.      客户端发起了需要申请更多内存的命令(如set)。

2.      Redis检查内存使用情况,如果已使用的内存大于maxmemory,则开始根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存(key),从而换取一定的内存。

3.      如果上面都没问题,则这个命令执行成功。

Redis提供了下面几种淘汰策略供用户选择,其中默认的策略为noeviction策略:

  1. noeviction:禁止驱逐数据。当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。(注意是写请求返回错误,读请求可以正常执行)
  2. allkeys-lru:在主键空间中,优先移除最近未使用的key。
  3. volatile-lru:在设置了过期时间的键空间中,优先移除最近未使用的key。
  4. allkeys-random:在主键空间中,随机移除某个key。
  5. volatile-random:在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。
  6. volatile-ttl:在设置了过期时间的键空间中,具有更早过期时间的key优先移除。

       这里补充一下主键空间和设置了过期时间的键空间,举个例子,假设我们有一批键存储在Redis中,则有那么一个哈希表用于存储这批键及其值,如果这批键中有一部分设置了过期时间,那么这批键还会被存储到另外一个哈希表中,这个哈希表中的值对应的是键被设置的过期时间。设置了过期时间的键空间为主键空间的子集。

注意:redis 驱逐了某个键值对后,会删除这个数据,并将这个数据的变更消息发布到本地(AOF持久化)和从机(主从复制)。

我们了解了Redis大概提供了这么几种淘汰策略,那么如何选择呢?淘汰策略的选择可以通过下面的配置指定:

# maxmemory-policy noeviction

       但是这个值填什么呢?为解决这个问题,我们需要了解我们的应用请求对于Redis中存储的数据集的访问方式以及我们的诉求是什么。同时Redis也支持Runtime修改淘汰策略,这使得我们不需要重启Redis实例而实时的调整内存淘汰策略。

下面看看几种策略的适用场景:

  • allkeys-lru:如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布(也就是存在相对热点数据),或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况,我们可以选择allkeys-lru策略。
  • allkeys-random:如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等,则可以使用这个策略。
  • volatile-ttl:这种策略使得我们可以向Redis提示哪些key更适合被eviction。

       一般来说,推荐使用的策略是volatile-lru,并辨识Redis中保存的数据的重要性。对于那些重要的,绝对不能丢弃的数据(如配置类数据等),应不设置有效期,这样Redis就永远不会淘汰这些数据。对于那些相对不是那么重要的,并且能够热加载的数据(比如缓存最近登录的用户信息,当在Redis中找不到时,程序会去DB中读取),可以设置上有效期,这样在内存不够时Redis就会淘汰这部分数据。       

       另外,volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候,然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果,值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存,因此我们建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。

 

 

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