Redis中的八种淘汰策略（redis淘汰策略八种）

Redis中的八种淘汰策略

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Redis是一款高性能的Key-Value数据库，它采用了内存缓存技术，因而在内存资源有限的情况下，需要采取合理的淘汰策略来优化性能和利用内存空间。Redis提供了八种淘汰策略，可以根据实际需求灵活选择。

1. noeviction（默认）

noeviction是Redis默认的淘汰策略，表示当内存空间用尽时，新写入的数据会返回错误信息。在单机系统中，noeviction淘汰策略可以保证数据的完整性，但在分布式系统中，可能会导致数据不一致。

2. allkeys-lru

allkeys-lru表示使用LRU算法淘汰所有数据中最近最少使用的那些数据。这种淘汰策略能够优先保留最常用的Key-Value数据，适合于内存规模较小的环境。

3. allkeys-lfu

allkeys-lfu表示使用LFU算法淘汰所有数据中访问频率最低的那些数据。这种淘汰策略可以更加精准地识别和淘汰冷门数据，适合于内存规模较大、且数据热度不均衡的情况。

4. volatile-lru

volatile-lru表示使用LRU算法淘汰带有过期时间的Key-Value数据中最近最少使用的那些数据。这种淘汰策略可以更加精准地识别和淘汰即将过期的冷门数据，适合于需要保证一定数据时效性的场景。

5. volatile-lfu

volatile-lfu表示使用LFU算法淘汰带有过期时间的Key-Value数据中访问频率最低的那些数据。这种淘汰策略可以更加精准地识别和淘汰即将过期的冷门数据，适合于需要在一定时间内淘汰特定数据的场景。

6. volatile-ttl

volatile-ttl表示根据Key的剩余Time To Live（TTL）淘汰Key-Value数据，即删除那些剩余TTL最短的数据。这种淘汰策略可以确保快速淘汰即将失效的数据，适合于对时间敏感的场景。

7. volatile-random

volatile-random表示随机淘汰带有过期时间的Key-Value数据中的某些数据。这种淘汰策略无法保证数据的合理性，适合于对数据完整性没有特别要求的场景。

8. allkeys-random

与volatile-random类似，allkeys-random表示随机淘汰所有Key-Value数据中的某些数据，无法保证数据的完整性。

以上就是Redis提供的八种淘汰策略，不同的淘汰策略适用于不同的场景，需要根据实际需求进行选择。下面是使用Redis淘汰策略的示例代码：

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r.config_set(‘maxmemory’, ‘1m’)

r.config_set(‘maxmemory-policy’, ‘allkeys-lru’)

r.set(‘key1’, ‘value1’)

r.set(‘key2’, ‘value2’)

r.set(‘key3’, ‘value3’)

r.get(‘key1’)

r.set(‘key4’, ‘value4’) # 触发LRU淘汰，删除key2

print(r.get(‘key2’)) # 返回None


在上述示例中，首先使用config_set方法设置Redis内存最大限制为1MB，并使用allkeys-lru淘汰策略，然后写入四个Key-Value数据，其中key1被调用get方法，表示最近一次使用时间最近，因此不会被淘汰，而key2则被LRU策略淘汰，最终返回None。

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