在咱们使用Redis做为一个LRU缓存的时候，怎么作才能更高效

当用Redis做为一个LRU存储时，有些时候是比较方便的，在你增添新的数据时会自动驱逐旧的数据。这种行为在开发者论坛是很是有名的，由于这是流行的memcached系统的默认行为。

LRU实际上只是支持驱逐的方式之一。这页包含更多通常的Redis maxmemory指令的话题用于限制内存使用到一个定额，同时它也深刻的涵盖了Redis所使用的LRU算法，其实是精确LRU的近似值。

1、Maxmemory设置指令

Maxmemory设置指令用于配置Redis的数据集使用指定量的内存。能够用redis conf.file设置指令,或者能够在稍晚的时候在运行时间用config set命令。

例如，为了设置内存局限于100百万字节，下列指令可在redis.conf file内使用。设置maxmemory到零使得没有内存限制。这是64位系统的默认行为，而32位系统使用3GB内隐记忆极限。

maxmemory 100mb

当达到指定量的内存后，就能够选择不一样的行为，称为策略。Redis能够返回错误的指令，致使使用更多的内存，或者为了每次增长新的数据后返回指定的内存，它能够驱逐一些旧的数据。

2、驱逐策略

当到达maxmemory极限时，使用maxmemory-策略配置指令来执行具体的Redis动做。

如下策略可使用：

一、noeviction：达到内存限额后返回错误，客户尝试能够致使更多内存使用的命令（大部分写命令，但DEL和一些例外）

二、allkeys-lru：为了给新增长的数据腾出空间，驱逐键先试图移除一部分最近使用较少的（LRC）。

三、volatile-lru：为了给新增长的数据腾出空间，驱逐键先试图移除一部分最近使用较少的（LRC），但只限于过时设置键。

四、allkeys-random: 为了给新增长的数据腾出空间，驱逐任意键。

五、volatile-random: 为了给新增长的数据腾出空间，驱逐任意键，但只限于有过时设置的驱逐键。

六、volatile-ttl: 为了给新增长的数据腾出空间，驱逐键只有秘钥过时设置，而且首先尝试缩短存活时间的驱逐键。

若是没有秘钥去驱逐匹配先决条件，策略volatile-lru, volatile-random 和volatile-ttl行为很像noeviction。

那么根据你应用的访问模式选择正确的驱逐策略是很重要的。然而在应用运行时你能够在运行时间从新设置策略，而且监控缓存缺失的数量并为了调整你的设置点击Redis信息输出。

3、近似LRU算法

Redis的LRU算法不是准确的实现。也就是说Redis没有为逐出选择 最好的候选人 ，也就是没有选择过去最后被访问离如今最久的。反而 是去执行一个 近似LRU的算法，经过抽样少许的key，而且逐出抽样中最后被访问离如今最久的key（最老的访问时间）。

在Redis 3.0（目前的测试版），算法被改进了，使用了一个逐出最佳候选池。改进了算法的性能，使它更加近似真正LRU算法。

算法中，关于逐出检测的样品数量，你能够本身去调整。配置参数是：

maxmemory-samples 5

Redis没有使用真正实现LRU算是的缘由是，由于消耗更多的内存。然而对于使用Redis的应用来讲，事实上是等价的。下面是Redis的LRU算法和真正LRU算法的比较：

给出配置数量的key生成上面的图表。key从第一行到最后一行被访问，那么第一个key是LRU算法中最好的逐出候选者。以后有50%的key被添加，那么一半的旧key被逐出。

在上图中你能够看见3个明显的区别：

一、浅灰色带是被逐出的对象。

二、灰色带是没有被逐出的对象。

三、绿色带是被添加的对象。

LRU理论实现是在全部的旧key中前一半被逐出。Redis使用的是近似过时的key被逐出。

如你所见，3.0的工做比2.8更好，然而在2.8版本中，大多数最新访问对象的仍然保留。在3.0使用样品为10 时，性能很是接近理论上的LRU算法。

注意：LRU仅仅是一个预测模式，给出的key极可能在将来被访问。此外，若是你的数据访问模式相似于幂律（线性的），大多数key均可能被访问那么这个LRU算法的处理就是很是好的。

在实战中 ，咱们发现使用幂律（线性的）的访问模式，在真正的LRU算法和Redis的LRU算法之间差别很小或者不存在差别。

你能够提高样品大小配置到10，它将接近真正的LRU算法，而且有不一样错过率，可是要消耗更多的CPU。

在调试时使用不一样的样品大小去调试很是简单，使用命令CONFIG SET maxmemory-samples 实现。

最后

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