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Redis对数据设置数据的有效时间,数据过期以后,就需要将数据从内存中删除掉。可以按照不同的规则进行删除,这种删除规则就被称之为数据的删除策略(数据过期策略)。
惰性删除:设置该key过期时间后,我们不去管它,当需要该key时,我们在检查其是否过期,如果过期,我们就删掉它,反之返回该key。
优点:对CPU友好,只会在使用该key时才会进行过期检查,对于很多用不到的key不用浪费时间进行过期检查。
缺点:对内存不友好,如果一个key已经过期,但是一直没有使用,那么该key就会一直存在内存中,内存永远不会释放。
定期删除:每隔一段时间,我们就对一些key进行检查,删除里面过期的key(从一定数量的数据库中取出一定数量的随机key进行检查,并删除其中的过期key)。
定期清理有两种模式:
SLOW模式是定时任务,执行频率默认为10hz,每次不超过25ms,以通过修改配置文件redis.conf 的hz选项来调整这个次数。
FAST模式执行频率不固定,但两次间隔不低于2ms,每次耗时不超过1ms。
优点:可以通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 的影响。另外定期删除,也能有效释放过期键占用的内存。
缺点:难以确定删除操作执行的时长和频率。
Redis的过期删除策略:惰性删除 + 定期删除两种策略进行配合使用。
数据的淘汰策略:当Redis中的内存不够用时,此时在向Redis中添加新的key,那么Redis就会按照某一种规则将内存中的数据删除掉,这种数据的删除规则被称之为内存的淘汰策略。
Redis支持8种不同策略来选择要删除的key:
noeviction: 不淘汰任何key,但是内存满时不允许写入新数据,默认就是这种策略。
volatile-ttl: 对设置了TTL的key,比较key的剩余TTL值,TTL越小越先被淘汰。
allkeys-random:对全体key ,随机进行淘汰。
volatile-random:对设置了TTL的key ,随机进行淘汰。
allkeys-lru: 对全体key,基于LRU算法进行淘汰。
volatile-lru: 对设置了TTL的key,基于LRU算法进行淘汰。
allkeys-lfu: 对全体key,基于LFU算法进行淘汰。
volatile-lfu: 对设置了TTL的key,基于LFU算法进行淘汰。
1. LRU(Least Recently Used)最近最少使用。用当前时间减去最后一次访问时间,这个值越大则淘汰优先级越高。key1是在2s之前访问的, key2是在8s之前访问的,删除的就是key2。
2. LFU(Least Frequently Used)最少频率使用。会统计每个key的访问频率,值越小淘汰优先级越高。key1最近5s访问了2次, key2最近5s访问了8次, 删除的就是key1。
3. 优先使用 allkeys-lru 策略。充分利用 LRU 算法的优势,把最近最常访问的数据留在缓存中。如果业务有明显的冷热数据区分,建议使用。
4. 如果业务中数据访问频率差别不大,没有明显冷热数据区分,建议使用 allkeys-random,随机选择淘汰。
5. 如果业务中有置顶的需求,可以使用 volatile-lru 策略,同时置顶数据不设置过期时间,这些数据就一直不被删除,会淘汰其他设置过期时间的数据。
6. 如果业务中有短时高频访问的数据,可以使用 allkeys-lfu 或 volatile-lfu 策略。
面试官:Redis的数据过期策略有哪些 ?
候选人:在redis中提供了两种数据过期删除策略
第一种是惰性删除,在设置该key过期时间后,我们不去管它,当需要该key时,我们在检查其是否过期,如果过期,我们就删掉它,反之返回该key。
第二种是 定期删除,就是说每隔一段时间,我们就对一些key进行检查,删除里面过期的key
定期清理的两种模式:
SLOW模式是定时任务,执行频率默认为10hz,每次不超过25ms,以通过修改配置文件redis.conf 的 hz 选项来调整这个次数
FAST模式执行频率不固定,每次事件循环会尝试执行,但两次间隔不低于2ms,每次耗时不超过1ms
Redis的过期删除策略:惰性删除 + 定期删除两种策略进行配合使用。
面试官:Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
候选人:这个在redis中提供了很多种,默认是noeviction,不删除任何数据,内部不足直接报错,是可以在redis的配置文件中进行设置的,里面有两个非常重要的概念,一个是LRU,另外一个是LFU,LRU的意思就是最少最近使用,用当前时间减去最后一次访问时间,这个值越大则淘汰优先级越高,LFU的意思是最少频率使用,会统计每个key的访问频率,值越小淘汰优先级越高,我们在项目设置的allkeys-lru,挑选最近最少使用的数据淘汰,把一些经常访问的key留在redis中。
面试官:数据库有1000万数据 ,Redis只能缓存20w数据, 如何保证Redis中的数据都是热点数据 ?
候选人:可以使用 allkeys-lru (挑选最近最少使用的数据淘汰)淘汰策略,那留下来的都是经常访问的热点数据。
面试官:Redis的内存用完了会发生什么?
候选人:这个要看redis的数据淘汰策略是什么,如果是默认的配置,redis内存用完以后则直接报错。我们当时设置的 allkeys-lru 策略。把最近最常访问的数据留在缓存中。
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