Redis内存淘汰策略介绍

当 Redis 的内存使用达到设定的上限 (maxmemory) 时，会触发内存淘汰策略，以确保有足够的空间来处理新的写入请求。这些策略决定了在内存不足时哪些键应该被删除。以下是 Redis 内存淘汰策略的详细介绍。

在 Redis 中，通过以下两个配置指令来控制内存淘汰：

maxmemory <bytes>: 设置 Redis 可以使用的最大内存。当内存使用达到这个阈值时，就会触发淘汰策略。可以在 redis.conf 文件中设置，或者通过 CONFIG SET 命令在运行时动态修改。
maxmemory-policy <policy>: 设置具体的内存淘汰策略。

Redis 提供了八种不同的内存淘汰策略，可以分为两大类：针对所有键和仅针对设置了过期时间的键。

noeviction:
- 描述: 这是 Redis 的默认策略。当内存使用达到 maxmemory 上限时，不会删除任何数据。相反，对于会导致内存增加的写入命令（如 SET, LPUSH 等），Redis 会返回错误。但读命令仍然可以正常执行。
- 适用场景: 当每个键都非常重要，不允许因为内存不足而被删除时。适用于将 Redis 作为持久化存储而非缓存的场景。

这些策略会从所有的键中（无论是否设置了过期时间）选取要淘汰的数据。

allkeys-lru:
- 描述: 采用近似 LRU (Least Recently Used) 算法，从所有键中淘汰最近最少使用的数据。 Redis 并非实现了一个完美的 LRU，而是通过对少量键进行采样，并从中选择最久未被访问的键进行淘汰。
- 适用场景: 当你预期数据集中有一部分数据会被频繁访问，而其他数据则很少被访问时，这是一个很好的选择（符合帕累托法则）。这是最常用的策略之一。
allkeys-lfu:
- 描述: 从 Redis 4.0 开始引入，采用近似 LFU (Least Frequently Used) 算法，从所有键中淘汰访问频率最低的数据。 LFU 会跟踪每个键的访问频率，优先淘汰那些很少被访问的键。如果访问频率相同，则会比较访问时间的远近。
- 适用场景: 如果你的应用场景中，某些数据在一段时间内会被持续高频访问，而 LRU 策略可能会因为一些偶然的近期访问而保留不重要的数据，此时 LFU 是更好的选择。
allkeys-random:
- 描述: 从所有键中随机选择一个键进行淘汰。
- 适用场景: 当所有键的访问模式没有明显的热点区分，访问概率大致相同时，可以使用此策略。

这些策略只会从设置了过期时间（TTL）的键中进行淘汰。

volatile-lru:
- 描述: 采用近似 LRU 算法，从设置了过期时间的键中淘汰最近最少使用的数据。
- 适用场景: 当你希望保留那些没有设置过期时间的持久化数据，而只在需要时淘汰那些作为缓存且设置了过期时间的数据时使用。
volatile-lfu:
- 描述: 从 Redis 4.0 开始引入，采用近似 LFU 算法，从设置了过期时间的键中淘汰访问频率最低的数据。
- 适用场景: 与 allkeys-lfu 类似，但淘汰范围仅限于设置了过期时间的键。
volatile-random:
- 描述: 从设置了过期时间的键中随机选择一个进行淘汰。
- 适用场景: 当设置了过期时间的键没有明显的访问优先级时使用。
volatile-ttl:
- 描述: 从设置了过期时间的键中，选择剩余生存时间（TTL）最短的键进行淘汰。
- 适用场景: 当你可以通过为键设置不同的过期时间来预估其重要性时，这个策略非常有用。它可以帮助优化性能，优先淘汰即将过期的数据，从而保留更多有效数据。

重要提示：如果使用 volatile-* 策略，但当前内存中没有设置过期时间的键，那么在内存满时，其行为将和 noeviction 策略一样，不会淘汰任何数据，并对写操作返回错误。

选择哪种淘汰策略取决于你的应用场景和数据访问模式：

通用缓存场景: 如果不确定使用哪种策略，allkeys-lru 是一个很好的起点，因为它在很多场景下都表现良好。
热点数据明显: 如果你的应用有明显的热点数据，allkeys-lru 或 allkeys-lfu 通常是最佳选择。LFU 能更好地处理那些在一段时间内被集中访问的数据。
访问模式平均: 如果所有数据的访问频率和概率都差不多，allkeys-random 是一个不错的选择。
临时缓存与持久数据共存: 如果你的 Redis 中同时存储了需要持久化的数据和临时缓存数据，应该使用 volatile-* 策略，并为缓存数据设置过期时间。这样可以确保持久化的数据不会被淘汰。
基于过期时间的优先级: 如果你可以通过过期时间的设置来控制数据的优先级，volatile-ttl 是一个非常有效的策略。