• redis如何保证数据都是热点数据


    背景
    众所周知,redis是纯内存的操作。所以速度极快。然而内存的大小是有限的。

    如:mysql中有2000w的数据,redis中只存20w的数据,那么如何保证redis中的数据都是热点数据呢?

    答案:redis内存数据集达到一定大小的时候,就会实行数据淘汰策略,内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存

    写在淘汰策略之前:reids 过期策略
    我们在设置一个key的时候,一般会给这个key设置一个过期时间(expire time),如:key的过期时间1小时,那么一小时到了,这个key是如何被删除的呢?

    答案就是:定期删除+惰性删除

    定期删除
    指的是redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key,检查其是否过期,如果过期就删除。注意,这里可不是每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key,那样就是一场性能上的灾难。实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉,这时候就需要惰性删除了。

    惰性删除
    在获取某个key的时候,redis会检查一下 ,这个key如果设置了过期时间那么是否过期了?如果过期了此时就会删除,不会给你返回任何东西。

    两种结合使用,就能够保证:一个key如果过期了,肯定会被删除了

    但是,如果定期删除漏掉了很多过期key,然后也没及时去做查询,也就没走惰性删除,此时就可能会有大量过期key堆积在内存里,导致redis内存块耗尽
    怎么办?

    答案是:走内存淘汰机制。

    redis的淘汰策略:默认是  noeviction
    noeviction:当内存使用达到阀值的时候,所有引起申请内存的命令会报错;
    allkeys-lru:尝试回收,最近未使用或者使用比较少的键。(范围是:所有的键)
    volatile-lru:尝试回收,最近未使用或者使用比较少的键。(范围是:设置了过期时间的键)
    allkeys-random:随机移除某个key。(范围是:所有的键)
    volatile-random:随机移除某个key。(范围是:设置了过期时间的键)
    volatile-ttl:回收过期时间较短的key。(范围是:设置了过期时间的键)


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