Redis内存淘汰策略 Redis 提供了多种内存淘汰策略,以便在内存不足时决定哪些键被删除。这些策略可以在 Redis 配置文件中通过maxmemory-policy选项进行设置。以下是 Redis 提供的淘汰策略: noeviction: 这是默认策略,当内存不足以容纳更多数据时,新的写入操作会报错。 allkeys-lru: 当内存不足时,根据
maxmemory-policy 六种方式 1、volatile-lru:只对设置了过期时间的key进行LRU(默认值) 2、allkeys-lru : 删除lru算法的key 3、volatile-random:随机删除即将过期key 4、allkeys-random:随机删除 5、volatile-ttl : 删除即将过期的 6、noeviction : 永不过期,返回错误...
maxmemory-policy<policy> 1. 其中,<policy>为上述提到的策略取值之一。 除了在配置文件中配置外,也可以通过Redis命令来设置maxmemory_policy,例如: CONFIG SET maxmemory-policy<policy> 1. 示例代码 下面是一个示例代码,演示了如何配置maxmemory_policy: importredis# 创建Redis连接r=redis.Redis(host='localhost',po...
maxmemory-policy:内存淘汰策略,可选值为noeviction、allkeys-random、volatile-random、allkeys-lru、volatile-lru、allkeys-lfu、volatile-lfu、volatile-ttl其中的一个 maxmemory:默认值为0,也就是不限制内存的使用。 maxmemory-samples:抽取数量,默认为5,如果设为10将非常接近真实的LRU,但需要更多CPU资源,如果设为3将...
maxmemory-policy volatile-lru 在此示例中,当Redis的内存使用达到10MB时,Redis将从过期的键中使用LRU算法进行淘汰。 volatile-ttl策略示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 maxmemory 10mb maxmemory-policy volatile-ttl 在此示例中,当Redis的内存使用达到10MB时,Redis将按照剩余存活时间从小到大进行...
maxmemory 6gb maxmemory-policy allkeys-lru 或者 volatile-lru 只有这样配置 maxmemory-policy 参数,才如上文中的候选人所说,当Redis的内存满了会进行LRU操作。 其实maxmemory-policy 参数的配置项有很多,下面且听我一一道来。 noeviction(默认):当Redis所使用的内存达到了maxmemory的时候,就不再提供除了del、hdel、...
redis内存限制管理---maxmemory配置详解 作为内存数据库,为了防止redis占用过多的内存对其他的应用程序造成影响,redis的使用者可以在redis.conf文件中通过设置maxmemory选项对redis所能够使用的最大内存做限制,并通过maxmemory_policy对redis占用内存超过maxmemory之后的行为做定制。这篇文章,我们从redis源码的角度剖析一下...
maxmemory_policy volatile-lru 1. LRU算法 LRU是 Least Recently Used 的缩写,即最近最少使用,很多缓存系统都使用此算法作为淘汰策略。 最简单的实现方式就是把所有缓存通过一个链表连接起来,新创建的缓存添加到链表的头部,如果有缓存被访问了,就把缓存移动到链表的头部。由于被访问的缓存会移动到链表的头部,所以没...
在配置策略时,需要结合实际业务场景来进行调整。maxmemory-policy对于redis实例的经营十分重要,应该根据不同的存储特性和数据对象进行选择,这可以有效提高 Redis 数据库的运行效率。 总结,Redis 回收(淘汰策略)的具体方案根据实际的需求以及使用情况来设定,不同的方案具有不同的优缺点。需要针对实际需求,在平衡内存与性能...
maxmemory ，如果超过则尝试根据 maxmemory_policy 淘汰数据：// redis 处理命令的主方法，在真正执行命令前，会有各种检查，包括对OOM情况下的处理:int processCommand(client *c) { // ... // 设置了 maxmemory 时，如果有必要，尝试释放内存(evict) if (server.maxmemory && !server...