redis-淘汰机制

当redis缓存的数据量越来越大，有限的缓存空间不可避免地会被写满,这个时候就涉及到缓存数据的淘汰策略

一、8种淘汰策略

 

默认情况下，Redis 在使用的内存空间超过 maxmemory 值时，并不会淘汰数据，也就是设定的 noeviction 策略。对应到 Redis 缓存，也就是指，一旦缓存被写满了，再有写请求来时，Redis 不再提供服务，而是直接返回错误

volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru 和 volatile-lfu 这四种淘汰策略。它们筛选的候选数据范围，被限制在已经设置了过期时间的键值对上。也正因为此，即使缓存没有写满，这些数据如果过期了，也会被删除。

例如，使用 EXPIRE 命令对一批键值对设置了过期时间后，无论是这些键值对的过期时间是快到了，还是 Redis 的内存使用量达到了 maxmemory 阈值，Redis 都会进一步按照 volatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu 这四种策略的具体筛选规则进行淘汰。

volatile-ttl 在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。

volatile-random 就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。

volatile-lru 会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对。

volatile-lfu 会使用 LFU 算法选择设置了过期时间的键值对。

allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu 这三种淘汰策略的备选淘汰数据范围，就扩大到了所有键值对，无论这些键值对是否设置了过期时间。它们筛选数据进行淘汰的规则是：

allkeys-random 策略，从所有键值对中随机选择并删除数据；

allkeys-lru 策略，使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选。

allkeys-lfu 策略，使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选。

这也就是说，如果一个键值对被删除策略选中了，即使它的过期时间还没到，也需要被删除。当然，如果它的过期时间到了但未被策略选中，同样也会被删除。

LRU算法（按照最近最少使用的原则来筛选数据）

把最新访问的数据放到链表的头部，其他数据依次后移（缺点：如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能）

Redis 默认会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（由键值对数据结构 RedisObject 中的 lru 字段记录）。然后，Redis 在决定淘汰的数据时，第一次会随机选出 N 个数据，把它们作为一个候选集合。接下来，Redis 会比较这 N 个数据的 lru 字段，把 lru 字段值最小的数据从缓存中淘汰出去（把全部变成局部） 

Redis 提供了一个配置参数 maxmemory-samples，这个参数就是 Redis 选出的数据个数 N。例如，我们执行如下命令，可以让 Redis 选出 100 个数据作为候选数据集：

CONFIG SET maxmemory-samples 100

当需要再次淘汰数据时，Redis 需要挑选数据进入第一次淘汰时创建的候选集合。这儿的挑选标准是：能进入候选集合的数据的 lru 字段值必须小于候选集合中最小的 lru 值。当有新数据进入候选数据集后，如果候选数据集中的数据个数达到了 maxmemory-samples，Redis 就把候选数据集中 lru 字段值最小的数据淘汰出去。

一、优先使用 allkeys-lru 策略。这样，可以充分利用 LRU 这一经典缓存算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中，提升应用的访问性能。如果你的业务数据中有明显的冷热数据区分，建议使用 allkeys-lru 策略。

二、如果业务应用中的数据访问频率相差不大，没有明显的冷热数据区分，建议使用 allkeys-random 策略，随机选择淘汰的数据就行。

三、如果业务中有置顶的需求（也就是不能淘汰的数据），比如置顶新闻、置顶视频，那么，可以使用 volatile-lru 策略，同时不给这些置顶数据设置过期时间。这样一来，这些需要置顶的数据一直不会被删除，而其他数据会在过期时根据 LRU 规则进行筛选。

LFU算法（从两个维度来筛选并淘汰数据：一是，数据访问的时效性（访问时间离当前时间的远近）；二是，数据的被访问次数）

使用 LRU 策略时，由于 LRU 策略只考虑数据的访问时效，对于只访问一次的数据来说，LRU 策略无法很快将其筛选出来。而 LFU 策略在 LRU 策略基础上进行了优化，在筛选数据时，首先会筛选并淘汰访问次数少的数据，然后针对访问次数相同的数据，再筛选并淘汰访问时间最久远的数据。

LFU 缓存策略的优化LFU 缓存策略是在 LRU 策略基础上，为每个数据增加了一个计数器，来统计这个数据的访问次数。当使用 LFU 策略筛选淘汰数据时，首先会根据数据的访问次数进行筛选，把访问次数最低的数据淘汰出缓存。如果两个数据的访问次数相同，LFU 策略再比较这两个数据的访问时效性，把距离上一次访问时间更久的数据淘汰出缓存。

相对于 LRU 策略，Redis 只是把原来 24bit 大小的 lru 字段，又进一步拆分成了 16bit 的 ldt 和 8bit 的 counter，分别用来表示数据的访问时间戳和访问次数。