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。
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 maxmemo...
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 ...
AI代码解释 127.0.0.1:6379>CONFIGSETmaxmemory-policy volatile-lruOK127.0.0.1:6379>#再次确认下是否修改成功127.0.0.1:6379>CONFIGGET*memory*1)"maxmemory"2)"0"3)"maxmemory-samples"4)"5"5)"maxmemory-policy"6)"volatile-lru" 完结撒花
maxmemory-samples:用于设置处理策略时的样本数。默认值是5。 通过设置合适的内存大小和内存策略,可以有效地利用系统资源,提高Redis的性能和可用性。 设置最大内存限制 在redis.conf配置文件中,可以找到maxmemory参数。默认情况下,该参数被注释掉。要设置Redis的最大内存限制,需要取消注释并将其值设置为所需的内存大小。
maxmemory-samples 5 可以通过调整样本数量来取得 LRU 置换算法的速度或是精确性方面的优势。 Redis 不采用真正的 LRU 实现的原因是为了节约内存使用。虽然不是真正的 LRU 实现,但是它们在应用上几乎是等价的。下图是 Redis 的近似 LRU 实现和理论 LRU 实现的对比: ...
在第一次淘汰数据时,会先随机选择 N 个数据作为一个候选集合,然后淘汰 lru 值最小的。(N 可以通过config set maxmemory-samples 100命令来配置) 后续再淘汰数据时,会挑选数据进入候选集合,进入集合的条件是:它的 lru 小于候选集合中最小的 lru。 如果候选集合中数据个数达到了...
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...
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...