Redis key淘汰策略

当Redis作为缓存来用时，如果能让它在我们添加新数据时自动淘汰老数据，将会给我们带来很大的便利。这种行为在开发者社区里广为人知，毕竟memcached系统的默认行为。

本文涵盖了Redis maxmemory指令相关的主题内容，这条指令用于将内存使用限制到一个固定的值。除此之外，本文还着重介绍了Redis的LRU淘汰算法，与单纯的LRU算法基本一致。

maxmemory配置指令

maxmemory配置指令为Redis指定了固定的能用于存储数据的内存大小。你可以通过在redis.conf文件里设置这个值，也可以在运行时通过CONFIG SET指令来设置。

例如，如果要把内存使用限制在100mb，你可以在redis.conf文件里使用以下指令：

maxmemory 100mb

如果把maxmemory的值设置为0，则意味着对内存的使用是无限制的。这个是64位系统的默认行为，与此同时，32位系统隐含的内存使用上限不能超过3GB。

当内存使用量达到指定值时，淘汰策略的配置决定了默认如何淘汰旧数据。对于会导致超出内存限制的命令，Redis会返回错误，或者在新增数据时会淘汰旧数据来满足内存使用限制。

淘汰策略

当内存使用量达到maxmemory设置的值时，Redis将会执行指定的行为，而这个通过maxmemory-policy配置指令来指定。

以下这些是可以配置的策略值：

• noeviction：当内存使用量达到限定值时，新增的数据将不会被保存。如果一个数据库使用了主从复制，那么这将作用于主数据库。
• allkeys-lru：保留最近最常使用的key，移除最近最少使用（LRU）的key
• allkeys-lfu：保留频繁使用的key，移除最不频繁使用（LFU）的key
• volatile-lru：移除最近最少使用且expire值为true的key
• volatile-lfu：移除最近最不频繁使用且expire值为true的key
• allkeys-random：随机移除部分key来给新增的数据腾出空间
• volatile-random：随机移除部分expire值为true的key
• volatile-ttl：移除expire值为true而且存活时间（TTL）最短的key。

对于volatile-lru, volatile-lfu, volatile-random以及volatile-ttl这几个策略，当没有key满足先决条件时，这些策略将会和noeviction策略一样，不会进行key的移除。

选择正确的移除策略很重要，而这取决于应用访问Redis的模式，不过，在应用运行时，你也可以在Redis运行时去重新配置策略，并使用 Redis INFO输出监控缓存未命中和命中的数量来调整您的设置。

一般情况下，根据经验可以这么设置：

• 如果你希望你的请求受欢迎度呈幂律分布，也就是说，你希望某些数据会比其余的数据更频繁地访问，在这种情况下你可以使用allkeys-lru策略。在你不确定的时候，这是个不错的选择
• 如果你会循环访问，所有的key会被不断扫描，或者希望分布变得均匀，那么可以使用allkeys-random策略。
• 如果您希望能够在创建缓存对象时，通过使用不同的TTL值向Redis提示哪些可以优先移除，那么请使用volatile-ttl。

volatile-lru策略和volatile-random策略主要用于当你想使用单个实例进行缓存并拥有永远不会过期的key的场景。然而，运行两个Redis实例来解决这样的问题通常是一个更好的主意。

还值得注意的是，为某个key设置过期值会消耗内存，因此使用allkeys-lru之类的策略会更节省内存，因为在内存压力下无需为需要被移除的key设置expire值。

移除过程是怎样的

理解移除过程是很重要的：

• 客户端执行一个新命令，该命令导致数据新增。
• Redis检查内存的使用量，如果超过了设定的maxmemory限定值，则根据移除策略移除某些key。
• 新命令被执行，依此类推。

于是我们不断地越过内存限制的边界，然后通过移除key使得内存使用量保持在限制之下。

如果某个命令导致在一段时间内使用大量内存（例如将大集合交集保存到一个新key里），则内存限制可能会被明显超过。

近似的LRU算法

Redis的LRU算法并非是真正的实现。这意味着Redis无法挑选最适合的key来移除。Redis采用了近似的LRU算法，通过对少量的key进行采样，然后移除最适合的（很久前访问过）key。

然而，从Redis3.0开始对算法进行了改进，同时也采用了一个良好的候选池进行移除。这提高了算法的性能，使得它更接近真正的LRU算法。

Redis LRU算法的重要之处在于，可以通过更改样本数量来调整算法的精度，这个数量用于每次移除前的检查。这个参数通过以下配置命令进行控制：

maxmemory-samples 5

Redis之所以没有用真正的LRU是因为它需要使用更多的内存。然而，对于使用Redis的应用程序来说，这种近似的实现是几乎等效的。下图对Redis所使用的LRU近似实现与实际的LRU进行了对比。

原文

Key eviction

幂律分布