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Redis 内存淘汰机制

Redis 内存淘汰机制

【问题一】 过期字典的方法很好,但还是有可能会出问题。因为定期删除和惰性删除还是有可能造成大量过期的 key 没被删除,堆积在内存中。非常容易就 内存溢出了 Out of memory
【问题二】 如何保证 Redis 中的数据都是热点数据 ? 比如 MySQL 存有 上千万条 的数据,而 Redis 只存 十几万条 的数据 的情况

Redis 提供 8 种数据淘汰策略

  • 已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)
    • volatile-lru:挑选 最近最少使用 的数据 淘汰
    • volatile-lfu:挑选 最不经常使用 的数据 淘汰
    • volatile-ttl:挑选 将要过期 的数据 淘汰
    • volatile-random:任意选择数据 淘汰
  • 数据集(server.db[i].dict)
    • allkeys-random:任意选择数据 淘汰
    • 内存不足以容纳新写入数据
      • allkeys-lru:在键空间中,挑选 最近最少使用 的 key 淘汰(最常用)
      • allkeys-lfu:在键空间中,挑选 最不经常使用 的 key 淘汰
  • no-eviction:当 内存不足以容纳新写入数据 时 禁止写入 并 驱逐新数据,新写入操作会报错(几乎不用)

淘汰策略说明

数据集 —————————server.db[i].dict (allkeys 代表从数据集中挑选)
已设置过期时间的数据集——server.db[i].expires(volatile 代表从已设置过期时间的数据集中挑选)
-后面加的是挑选的依据
lru——least recently used——最近最少使用(最久不用的)
lfu——least frequently used——最不经常使用(使用次数最少的)(4.0新增)
ttl——time to live——活下去的时间(最快要过期的)
random——random——随机(没有条件,随机选中)

ps:个人有个小疑问:最近最少使用 和 最不经常使用 都 代表 使用频率低,会不会两种淘汰策略会联合使用呢 ?

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首先&#xff0c;备好课应该是上好一堂课的基础和前提。这次我的备课时间是比较充分的&#xff0c;前后应该有一个月左右的时间&#xff0c;在这一个月时间里&#xff0c;我通过上网、看教辅、请教有经验的老师等途径完成了备课工作。其次&#xff0c;试讲中的成与败给了我前进…...

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​2019年北京语言大学翻译学专业经验贴本人毕业于普通二本&#xff0c;去年考的是川外翻译理论与实践复试差四分&#xff0c;二战报考的是北语翻译学初试分不高&#xff0c;考完后没有信心&#xff0c;似乎有一种强大的力量在召唤我不要灰心于是初试考完后没几天开始了翻译打卡…...

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