- 一、题目
- 二、内存淘汰策略
- 2.1、策略
- 2.2、LRU算法
- 2.3、LFU 算法
- 三、获取及设置内存淘汰策略
- 3.1、获取内存淘汰策略
- 3.2、设置淘汰策略
二、内存淘汰策略 2.1、策略
- 谈谈你对Redis中内存淘汰策略的了解
- 如何保证 Redis 中数据都是热点数据
- Volatile-LRU：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰；
- Volatile-TTL：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰；
- Volatile-Random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰；
- Allkeys-LRU：当不足以容纳新写入数据时，移除最近最少使用的 key（最常用）；
- Allkeys-Random：从数据集中任意选择数据淘汰；
- No-Eviction（默认策略）：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错；
4.0 版本后增加了以下两种：
- Volatile-LFU：从已设置过期时间的数据集中挑选最不经常使用的数据淘汰；
- Allkeys-LFU：当内存不足以容纳新写入数据时，移除最不经常使用的 key；
LRU（Least Recently Used）表示最近最少使用，该算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是 “如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”
LRU算法的常见实现方式为链表，新数据放在链表头部 ，链表中的数据被访问就移动到链头，链表满的时候从链表尾部移出数据
而在 Redis 中使用的是近似 LRU 算法，为什么说是近似呢？Redis中是随机采样5个（可以修改参数 maxmemory-samples 配置）key，然后从中选择访问时间最早的 key 进行淘汰，因此当采样 key 的数量与 Redis 库中 key 的数量越接近，淘汰的规则就越接近 LRU 算法。但官方推荐 5 个就足够了，最多不超过 10 个，越大就越消耗 CPU 的资源
2.3、LFU 算法但在 LRU 算法下，如果一个热点数据最近很少访问，而非热点数据近期访问了，就会误把热点数据淘汰而留下了非热点数据，因此在Redis4.x中新增了 LFU 算法
LFU（Least Frequently Used）表示最不经常使用，它是根据数据的历史访问频率来淘汰数据，其核心思想是 “如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”
LFU算法的常见实现方式为链表：新数据放在链表尾部 ，链表中的数据按照被访问次数降序排列，访问次数相同的按最近访问时间降序排列，链表满的时候从链表尾部移出数据
LFU 算法在 Redis 中是通过一个计数器来实现的，每个 key 都有一个计数器，访问频度越高，计数器的值就越大，Redis 就根据计数器的值来淘汰 key，当然计数器的值也是会随着时间减少的
用户可配置的 LFU 算法参数一共有两个分别是：lfu-log-factor 和 lfu-decay-time
- lfu-log-factor 参数值设置的越大，key 的计数值就越难增长，因此就要求 key 的访问频度较高才能避免被淘汰
- lfu-decay-time 参数值是表示隔多久将计数器的值减一
获取当前内存淘汰策略
127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy3.2、设置淘汰策略
通过配置文件设置淘汰策略（修改 redis.conf 文件）：
maxmemory-policy allkeys-lru
通过命令修改内存淘汰策略
127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru
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