maxmemory-samples:配置在执行 LRU 算法时,Redis要检查的样本数目。影响volatile-lru和allkeys-lru策略。 maxmemory-eviction-limit:设置在一次淘汰操作中最多能够淘汰的Key的数量。用于限制每次淘汰操作释放的内存数量。 maxmemory-slack:用于调整内存回收的“松弛度”。设置在触发淘汰前,系统内存可以超过maxmemory的百分比。
dictEntry *samples[server.maxmemory_samples]; /* 从sampledict中最多选取server.maxmemory_samples个指向dictEntry的指针存放在放入到samples中, * 具体取出多少个由dictGetSomeKeys的返回值确定(返回值<= server.maxmemory_samples) */ count = dictGetSomeKeys(sampledict,samples,server.maxmemory_samples); for ...
13# maxmemory-policy noeviction1415# lru检测的样本数。使用lru或者ttl淘汰算法,从需要淘汰的列表中随机选择sample个key,选出闲置时间最长的key移除16# maxmemory-samples51718# 是否开启salve的最大内存19# replica-ignore-maxmemory yes ### LAZY FREEING ### 1#以非阻塞方式释放内存2#使用以下配置指令调用了3l...
按照官方文档的介绍,Redis 所实现的是一种近似的 LRU 算法,每次随机选取N(maxmemory-samples)个数据(而不是针对所有的数据)进行 LRU 淘汰,比较这批数据的 lru 字段,把 lru值最小的数据淘汰出去。以后 再次 进行数据淘汰时,将以 第一次淘汰时创建的候选集合中最小的 lru 值minLruInSet为基准,挑选 lru 字段值 ...
CONFIG SET maxmemory-samples10 六、实践建议 💡 推荐策略组合: 七、淘汰策略与过期策略的区别 八、面试 Q&A 常考点 🔥 ❓Q: Redis 如何判断哪些 key 应该淘汰? 答:Redis 使用 LRU 或 TTL 等策略,通过采样 key 集合,依据策略决定谁“牺牲”。
maxmemory-samples:每次选取待删除数据的个数,选取数据时并不会全库扫描,导致严重的性能消耗,降低读写性能。因此采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据 maxmemory-policy:达到最大内存后的,对被挑选出来的数据进行删除的算法 删除算法有如下几种: 检查可能会过期的数据集server.db[i].expires内的数据 ...
采样方法:遍历数据库,每个数据库随机采集maxmemory_samples个样本,放进一个样本池中(数组)。样本池中的样本 idle 值从低到高排序(数组从左到右存储),数据淘汰策略将会每次淘汰 idle 最高的那个数据。因为样本池大小是有限制的(EVPOOL_SIZE),所以采集的样本要根据自己的 idle 值大小或池中是否有空位来确定是否能...
maxmemory-samples 为了保证性能，redis 中使用的 LRU 与 LFU 算法是一类近似实现。简单来说就是：算法选择被淘汰记录时，不会遍历所有记录，而是以 随机采样的方式选取部分记录进行淘汰。maxmemory-samples 选项控制该过程的采样数量，增大该值会增加 CPU 开销，但算法效果能更逼近实际的 LRU 与 LFU 。lazyfree-lazy...
这就涉及到第三个参数,maxmemory-samples。Redis会设置一个采样值,在采样值范围内,使用LRU和TTL。maxmemory-samples就是采样值的定义,缺省是5,作者的建议,已是最佳。 2.redis-cli info stats 命令 查看redis统计信息 此命令可以列出一些Redis运行关键数据指标。其中instantaneous_ops_per_sec: 每秒操作数,该值很重要...