Redis 缓存逐出策略

• 把 Redis 当作缓存使用时，有时你能够方便的让它在新数据时自动逐出旧数据。这一点你们都比较清楚，由于 memcached 默认也会这么干

• Redis 仅支持 LRU 逐出策略。下文主要讲述 Redis maxmemory 指令，这个指令用于限定内存使用量，以及讲述了 Redis 使用到的 LRU 算法，这是一种近似LRU算法。

• maxmemory 配置指令

  • maxmemory 指令用于限定内存使用量。能够在 redis.conf 文件中设置，也能够经过 CONFIG SET 命令在运行时设置。

  • 例如在 redis.conf 文件中添加以下指令将内存限定在 100M 之内

    • maxmemory 100mb

  • 设置成 0 时表示无限制。64位系统下默认无限制，32位系统则强制指定为 3GB

  • 当内存使用达到限定值时，能够选择几种不一样的策略。例如 Redis 能够在调用指令时直接返回错误（这些指令会致使更多内存使用），或者是逐出老数据，给新数据纳出空间，让内存占用保持在限定一下。

• 逐出策略

  • 具体的逐出策略经过 maxmemory-policy 指令进行配置，主要有以下策略：

    • noeviction：调用某些指令时返回错误（主要是绝大多数的写指令，DEL 和 部分其余指令不包括）

    • allkeys-lru：对全键进行LRU

    • volatile-lru：对指定了过时时间（expire set）的键进行LRU

    • allkeys-random：对全键进行随机逐出

    • volatile-random：对指定了过时时间的键随机逐出

    • volatile-ttl：对指定了过时时间，而且 TTL 较短的键进行逐出

  • volatile-* 系列指令在无键值知足条件时（例如未设置过时时间），表现为 noeviction

  • 不一样的应用选择不一样的逐出策略，固然你能够根据命中率（INFO指令）在运行时动态调整策略。

  • 能够参考如下的经验法则：

    • allkeys-lru，预期的请求符合长尾理论。或是啥都不懂时配成这个不会太差

    • allkeys-random，会持续轮询全部的键。或者预期的请求符合均匀分布

    • volatile-ttl，在生成缓存对象时指定不一样的 ttl 值，因此你得控制好

  • 你在单实例上同时存储缓存数据，以及一些持久化数据时，volatile-lru 和 volatile-random 会比较适合。可是一般建议缓存数据和持久化数据用不一样的实例存储。

  • 另外，对一个键设置过时时间会占用额外的内存，因此在内存压力较大时 allkeys-lru 的内存使用率会较好。

• 逐出过程是如何实现的

  • 最好从如下几个方面来了解逐出过程

    • 客户端运行了一个消耗内存的指令

    • Redis 检查内存占用后发现超限，执行逐出策略

    • 执行一个新的指令，如此循环

  • 即反复的让 Redis 的内存占用在限定值上下波动，来观察和验证逐出策略

  • 当一个指令消耗较多内存时，必定时间范围内能够观察到明显的内存超限

• 近似LRU算法

  • Redis 使用的 LRU 算法是一个近似实现，即逐出Key并不必定真正访问最少的键。它采用的方式是，对逐出范围内的键进行采样，而后对样本进行逐出。什么鬼。

  • 在 Redis 3.0中有了一些改进，在提高性能的同时，让近似LRU的结果更加接近真实LRU。

  • Redis LRU挺重要的一点是，你能够调整算法精度，即调整每次逐出时的取样数。能够经过这个指令进行调整：

    • maxmemory-samples 5

  • Redis 使用 近似LRU 的目的主要仍是为了节省内存，对于应用来讲，近似与真实，其实是等效的。

• 在 Redis 中填充满指定数目的数据，顺序访问全部的键，在LRU下，第一个键是最佳逐出对象。而后增长50%的键值，逐出一半的老数据。

• 图中的三种点造成了三条不一样的条纹

  • 浅灰色表示已经逐出的

  • 灰色表示未被逐出的

  • 绿色表示新增的

• 理论LRU的结果彻底符合预期，前一半的老数据逐出。Redis LRU 则是几率上的逐出老数据。

• 能够看到，取样数为5时，Redis 3.0 比 Redis 2.8 效果要好不少，2.8逐出了很多刚刚被访问过的数据。取样数为10时，Redis 3.0 的表现跟理论LRU就很是接近了。

• 若是请求符合长尾法则，那么真实LRU与Redis LRU之间表现基本无差别。

• 你能够在增长必定CPU消耗的状况下，提升取样数，而后检查命中率是否有变化

• 在生产环境，经过 CONFIG SET maxmemory-samples <count> 指令能够方便的设置取样数。