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這篇文章主要講解了“Redis內存滿了該怎么辦”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“Redis內存滿了該怎么辦”吧!
Redis
的文章,我之前寫過一篇關于「Redis的緩存的三大問題」,累計閱讀也快800了,對于還只有3k左右的粉絲量,能夠達到這個閱讀量,已經(jīng)是比較難了。
這說明那篇文章寫的還過得去,收到很多人的閱讀肯定,感興趣的看一下[看完這篇Redis緩存三大問題,保你能和面試官互扯。]。
「三大緩存問題」只是Redis的其中的一小部分的知識點,想要深入學習Redis還要學習比較多的知識點。
那么今天就帶來了一個面試常問的一個問題:「假如你的Redis內存滿了怎么辦?」 長期的把Redis作為緩存使用,總有一天會存滿的時候對吧。
這個面試題不慌呀,在Redis中有配置參數(shù)maxmemory
可以「設置Redis內存的大小」。
在Redis的配置文件redis.conf
文件中,配置maxmemory
的大小參數(shù)如下所示:
實際生產(chǎn)中肯定不是100mb
的大小哈,不要給誤導了,這里我只是讓大家認識這個參數(shù),一般小的公司都是設置為3G
左右的大小。
除了在配置文件中配置生效外,還可以通過命令行參數(shù)的形式,進行配置,具體的配置命令行如下所示:
//獲取maxmemory配置參數(shù)的大小
127.0.0.1:6379> config get maxmemory
//設置maxmemory參數(shù)為100mb
127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb
倘若實際的存儲中超出了Redis的配置參數(shù)的大小時,Redis中有「淘汰策略」,把「需要淘汰的key給淘汰掉,整理出干凈的一塊內存給新的key值使用」。
接下來我們就詳細的聊一聊Redis中的淘汰策略,并且深入的理解每個淘汰策略的原理和應用的場景。
Redis提供了「6種的淘汰策略」,其中默認的是noeviction
,這6種淘汰策略如下:
noeviction
(
「默認策略」):若是內存的大小達到閥值的時候,所有申請內存的指令都會報錯。allkeys-lru
:所有key都是使用
「LRU算法」進行淘汰。volatile-lru
:所有
「設置了過期時間的key使用LRU算法」進行淘汰。allkeys-random
:所有的key使用
「隨機淘汰」的方式進行淘汰。volatile-random
:所有
「設置了過期時間的key使用隨機淘汰」的方式進行淘汰。volatile-ttl
:所有設置了過期時間的key
「根據(jù)過期時間進行淘汰,越早過期就越快被淘汰」。假如在Redis中的數(shù)據(jù)有「一部分是熱點數(shù)據(jù),而剩下的數(shù)據(jù)是冷門數(shù)據(jù)」,或者「我們不太清楚我們應用的緩存訪問分布狀況」,這時可以使用allkeys-lru
。
假如所有的數(shù)據(jù)訪問的頻率大概一樣,就可以使用allkeys-random
的淘汰策略。
假如要配置具體的淘汰策略,可以在redis.conf
配置文件中配置,具體配置如下所示:
這只需要把注釋給打開就可以,并且配置指定的策略方式,另一種的配置方式就是命令的方式進行配置,具體的執(zhí)行命令如下所示:
// 獲取maxmemory-policy配置
127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
// 設置maxmemory-policy配置為allkeys-lru
127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru
在介紹6種的淘汰策略方式的時候,說到了LRU算法,「那么什么是LRU算法呢?」
LRU(Least Recently Used)
即表示最近最少使用,也就是在最近的時間內最少被訪問的key,算法根據(jù)數(shù)據(jù)的歷史訪問記錄來進行淘汰數(shù)據(jù)。
它的核心的思想就是:「假如一個key值在最近很少被使用到,那么在將來也很少會被訪問」。
實際上Redis實現(xiàn)的LRU并不是真正的LRU算法,也就是名義上我們使用LRU算法淘汰鍵,但是實際上被淘汰的鍵并不一定是真正的最久沒用的。
Redis使用的是近似的LRU算法,「通過隨機采集法淘汰key,每次都會隨機選出5個key,然后淘汰里面最近最少使用的key」。
這里的5個key只是默認的個數(shù),具體的個數(shù)也可以在配置文件中進行配置,在配置文件中的配置如下圖所示:
當近似LRU算法取值越大的時候就會越接近真實的LRU算法,可以這樣理解,因為「取值越大那么獲取的數(shù)據(jù)就越全,淘汰中的數(shù)據(jù)的就越接近最近最少使用的數(shù)據(jù)」。
那么為了實現(xiàn)根據(jù)時間實現(xiàn)LRU算法,Redis必須為每個key中額外的增加一個內存空間用于存儲每個key的時間,大小是3字節(jié)。
在Redis 3.0中對近似的LRU算法做了一些優(yōu)化,Redis中會維護大小是16
的一個候選池的內存。
當?shù)谝淮坞S機選取的采樣數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)都會被放進候選池中,并且候選池中的數(shù)據(jù)會根據(jù)時間進行排序。
當?shù)诙我院筮x取的數(shù)據(jù),只有「小于候選池內的最小時間」的才會被放進候選池中。
當某一時刻候選池的數(shù)據(jù)滿了,那么時間最大的key就會被擠出候選池。當執(zhí)行淘汰時,直接從候選池中選取最近訪問時間最小的key進行淘汰。
這樣做的目的就是選取出最近似符合最近最少被訪問的key值,能夠正確的淘汰key值,因為隨機選取的樣本中的最小時間可能不是真正意義上的最小時間。
但是LRU算法有一個弊端:就是假如一個key值在以前都沒有被訪問到,然而最近一次被訪問到了,那么就會認為它是熱點數(shù)據(jù),不會被淘汰。
然而有些數(shù)據(jù)以前經(jīng)常被訪問到,只是最近的時間內沒有被訪問到,這樣就導致這些數(shù)據(jù)很可能被淘汰掉,這樣一來就會出現(xiàn)誤判而淘汰熱點數(shù)據(jù)。
于是在Redis 4.0的時候除了LRU算法,新加了一種LFU算法,「那么什么是LFU算法算法呢?」
LFU(Least Frequently Used)
即表示最近頻繁被使用,也就是最近的時間段內,頻繁被訪問的key,它以最近的時間段的被訪問次數(shù)的頻率作為一種判斷標準。
它的核心思想就是:根據(jù)key最近被訪問的頻率進行淘汰,比較少被訪問的key優(yōu)先淘汰,反之則優(yōu)先保留。
LFU算法反映了一個key的熱度情況,不會因為LRU算法的偶爾一次被訪問被認為是熱點數(shù)據(jù)。
在LFU算法中支持volatile-lfu
策略和allkeys-lfu
策略。
以上介紹了Redis的6種淘汰策略,這6種淘汰策略旨在告訴我們怎么做,但是什么時候做?這個還沒說,下面我們就來詳細的了解Redis什么時候執(zhí)行淘汰策略。
在Redis中有三種刪除的操作此策略,分別是:
「定時刪除」對于「內存來說是友好的」,定時清理出干凈的空間,但是對于「cpu來說并不是友好的」,程序需要維護一個定時器,這就會占用cpu資源。
「惰性的刪除」對于「cpu來說是友好的」,cpu不需要維護其它額外的操作,但是對于「內存來說是不友好的」,因為要是有些key一直沒有被訪問到,就會一直占用著內存。
定期刪除是上面兩種方案的折中方案**,每隔一段時間刪除過期的key,也就是根據(jù)具體的業(yè)務,合理的取一個時間定期的刪除key**。
通過「最合理控制刪除的時間間隔」來刪除key,減「少對cpu的資源的占用消耗」,使刪除操作合理化。
在Redis中持久化的方式有兩種RDB
和AOF
,具體這兩種詳細的持久化介紹,可以參考這一篇文章[面試造飛機系列:面對Redis持久化連環(huán)Call,你還頂?shù)米??]。
在RDB中是以快照的形式獲取內存中某一時間點的數(shù)據(jù)副本,在創(chuàng)建RDB文件的時候可以通過save
和bgsave
命令執(zhí)行創(chuàng)建RDB文件。
「這兩個命令都不會把過期的key保存到RDB文件中」,這樣也能達到刪除過期key的效果。
當在啟動Redis載入RDB文件的時候,Master
不會把過期的key載入,而Slave
會把過期的key載入。
在AOF模式下,Redis提供了Rewite的優(yōu)化措施,執(zhí)行的命令分別是REWRITEAOF
和BGREWRITEAOF
,「這兩個命令都不會把過期的key寫入到AOF文件中,也能刪除過期key」。
感謝各位的閱讀,以上就是“Redis內存滿了該怎么辦”的內容了,經(jīng)過本文的學習后,相信大家對Redis內存滿了該怎么辦這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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