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面试官:Redis 内存数据满了,会宕机吗?

2020-01-14 16:57 405 查看

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作者:Java_老男孩来源:https://urlify.cn/Efm2ai

Redis 数据库内存数据满了,会宕机吗?

答案是:不会让它出现存满的情况,在使用Redis的时候我们要配置Redis能使用的最大的内存大小,存到一定容量的时候还有Redis的内存淘汰策略呢,还有LRU算法进行淘汰,等等。。。

接下来一起探讨下,Redis的内存淘汰策略。

Redis占用内存大小

我们知道Redis是基于内存的key-value数据库,因为系统的内存大小有限,所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。

1、通过配置文件配置

通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小

  1. //设置Redis最大占用内存大小为100M`

  • maxmemory 100mb`

  • redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的redis.conf文件,启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置文件的

    2、通过命令修改

    Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小

    1. //设置Redis最大占用内存大小为100M`

  • 127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb`

  • //获取设置的Redis能使用的最大内存大小`

  • 127.0.0.1:6379> config get maxmemory`

  • 如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0,在64位操作系统下不限制内存大小,在32位操作系统下最多使用3GB内存

    Redis的内存淘汰

    既然可以设置Redis最大占用内存大小,那么配置的内存就有用完的时候。那在内存用完的时候,还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗?

    实际上Redis定义了几种策略用来处理这种情况:

    noeviction(默认策略):对于写请求不再提供服务,直接返回错误(DEL请求和部分特殊请求除外)

    allkeys-lru:从所有key中使用LRU算法进行淘汰

    volatile-lru:从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰

    allkeys-random:从所有key中随机淘汰数据

    volatile-random:从设置了过期时间的key中随机淘汰

    volatile-ttl:在设置了过期时间的key中,根据key的过期时间进行淘汰,越早过期的越优先被淘汰

    当使用volatile-lruvolatile-randomvolatile-ttl这三种策略时,如果没有key可以被淘汰,则和noeviction一样返回错误

    如何获取及设置内存淘汰策略

    获取当前内存淘汰策略:

    1. 127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

    通过配置文件设置淘汰策略(修改redis.conf文件):

    1. maxmemory-policy allkeys-lru

    通过命令修改淘汰策略:

    1. 127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru`

    LRU算法

    什么是LRU?

    上面说到了Redis可使用最大内存使用完了,是可以使用LRU算法进行内存淘汰的,那么什么是LRU算法呢?

    LRU(Least Recently Used),即最近最少使用,是一种缓存置换算法。在使用内存作为缓存的时候,缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满,这个时候继续往缓存里面添加数据,就需要淘汰一部分老的数据,释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想是:如果一个数据在最近一段时间没有被用到,那么将来被使用到的可能性也很小,所以就可以被淘汰掉。

    LRU在Redis中的实现

    近似LRU算法

    Redis使用的是近似LRU算法,它跟常规的LRU算法还不太一样。近似LRU算法通过随机采样法淘汰数据,每次随机出5(默认)个key,从里面淘汰掉最近最少使用的key。

    可以通过maxmemory-samples参数修改采样数量:例:maxmemory-samples 10 maxmenory-samples配置的越大,淘汰的结果越接近于严格的LRU算法

    Redis为了实现近似LRU算法,给每个key增加了一个额外增加了一个24bit的字段,用来存储该key最后一次被访问的时间。

    Redis3.0对近似LRU的优化

    Redis3.0对近似LRU算法进行了一些优化。新算法会维护一个候选池(大小为16),池中的数据根据访问时间进行排序,第一次随机选取的key都会放入池中,随后每次随机选取的key只有在访问时间小于池中最小的时间才会放入池中,直到候选池被放满。当放满后,如果有新的key需要放入,则将池中最后访问时间最大(最近被访问)的移除。

    当需要淘汰的时候,则直接从池中选取最近访问时间最小(最久没被访问)的key淘汰掉就行。

    LRU算法的对比

    我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率,先往Redis里面添加一定数量的数据n,使Redis可用内存用完,再往Redis里面添加n/2的新数据,这个时候就需要淘汰掉一部分的数据,如果按照严格的LRU算法,应该淘汰掉的是最先加入的n/2的数据。生成如下各LRU算法的对比图

    你可以看到图中有三种不同颜色的点:

    • 浅灰色是被淘汰的数据

    • 灰色是没有被淘汰掉的老数据

    • 绿色是新加入的数据

    我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。而同样使用5个采样数,Redis3.0也要优于Redis2.8。

    LFU算法

    LFU算法是Redis4.0里面新加的一种淘汰策略。它的全称是Least Frequently Used,它的核心思想是根据key的最近被访问的频率进行淘汰,很少被访问的优先被淘汰,被访问的多的则被留下来。

    LFU算法能更好的表示一个key被访问的热度。假如你使用的是LRU算法,一个key很久没有被访问到,只刚刚是偶尔被访问了一次,那么它就被认为是热点数据,不会被淘汰,而有些key将来是很有可能被访问到的则被淘汰了。如果使用LFU算法则不会出现这种情况,因为使用一次并不会使一个key成为热点数据。

    LFU一共有两种策略:

    volatile-lfu:在设置了过期时间的key中使用LFU算法淘汰key

    allkeys-lfu:在所有的key中使用LFU算法淘汰数据

    设置使用这两种淘汰策略跟前面讲的一样,不过要注意的一点是这两周策略只能在Redis4.0及以上设置,如果在Redis4.0以下设置会报错

    问题

    最后留一个小问题,可能有的人注意到了,文中并没有解释为什么Redis使用近似LRU算法而不使用准确的LRU算法,可以一起讨论学习。▼往期精彩回顾▼

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