50. Redis中的LRU缓存淘汰策略是什么？它有哪些其他的淘汰策略？

PangHu大约 4 分钟

1. 什么是 Redis 的 LRU 缓存淘汰策略？

LRU（Least Recently Used）缓存淘汰策略 是一种常见的缓存管理策略，用于在缓存达到内存上限时决定哪些数据需要被删除以腾出空间。具体而言，LRU 策略会淘汰最近最少使用的键，即那些在最近一段时间内最少被访问的键。

在 Redis 中，当使用 LRU 策略时，Redis 会跟踪每个键的访问时间（读或写），并在内存达到上限时，根据这些时间戳来决定哪些键应当被淘汰。

2. Redis 中的其他淘汰策略

除了 LRU，Redis 还支持多种不同的缓存淘汰策略，以应对不同的应用场景。下面详细介绍这些策略。

2.1 内存淘汰策略的配置

在 Redis 的配置文件 redis.conf 中，使用 maxmemory-policy 参数来配置缓存淘汰策略。例如：

maxmemory-policy allkeys-lru

可以在运行时通过 Redis CLI 修改：

redis-cli config set maxmemory-policy allkeys-lru

2.2 可用的淘汰策略

noeviction（不淘汰）：
- 描述：当内存达到上限时，不会删除任何键，并拒绝新的写入操作。这是默认的策略，如果没有设置 maxmemory，Redis 将永远不会主动删除数据。
- 使用场景：适用于数据存储严格不允许丢失的场景。
allkeys-lru：
- 描述：在所有键（包括没有设置过期时间的键）中，使用 LRU 策略淘汰最近最少使用的键。
- 使用场景：适用于所有键都可能需要被淘汰的场景，尤其在缓存系统中较为常见。
volatile-lru：
- 描述：仅在设置了过期时间的键中，使用 LRU 策略淘汰最近最少使用的键。
- 使用场景：适用于数据分为两类：必须保留的数据和可以根据使用频率被淘汰的数据。
allkeys-random：
- 描述：在所有键中，随机选择键进行淘汰，而不考虑键的使用频率。
- 使用场景：适用于对数据访问频率不敏感的场景。
volatile-random：
- 描述：仅在设置了过期时间的键中，随机选择键进行淘汰。
- 使用场景：适用于有些键可以被随机淘汰，但必须保留某些键的场景。
volatile-ttl：
- 描述：仅在设置了过期时间的键中，优先淘汰 TTL（Time-To-Live）值较小的键，即那些即将过期的键。
- 使用场景：适用于希望尽量保留新数据的场景，而将即将过期的数据优先淘汰。
volatile-lfu：
- 描述：在设置了过期时间的键中，使用 LFU（Least Frequently Used）策略淘汰使用频率最少的键。
- 使用场景：适用于热点数据（访问频率高的数据）应该长时间保留的场景。
allkeys-lfu：
- 描述：在所有键中，使用 LFU 策略淘汰使用频率最少的键。
- 使用场景：适用于缓存数据中访问频率差异较大的场景。

3. LRU 策略的实现细节

Redis 的 LRU 策略并不是严格的 LRU，因为它使用了一个采样算法来近似 LRU。

采样算法：Redis 并不会在每次操作时更新所有键的使用时间，而是通过从一定数量的键中随机挑选一个样本，选择其中最不常用的键进行淘汰。这种方式在减少计算开销的同时，能够获得足够接近 LRU 行为的效果。
采样数量：采样的数量可以通过 maxmemory-samples 参数进行配置，默认值为 5。采样数量越多，越接近真实的 LRU 行为，但也会带来更多的性能开销。

4. 如何选择合适的淘汰策略

选择合适的缓存淘汰策略需要考虑应用的具体需求：

需要保证重要数据不会被删除：可以使用 volatile-lru 或 volatile-random 策略，只淘汰那些有过期时间的数据。
希望尽量保留使用频率高的数据：可以使用 allkeys-lfu 或 volatile-lfu 策略，以确保访问频繁的数据能尽可能长时间保留。
缓存全部数据，可以随机淘汰：如果所有数据都可以被淘汰，可以选择 allkeys-lru 或 allkeys-random。
希望避免写入失败：如果不能容忍写操作失败，可以避免使用 noeviction 策略，选择适当的 LRU 或 LFU 策略。

5. 总结

Redis 提供了多种缓存淘汰策略以应对不同的应用需求。LRU 是其中最常用的一种，用于淘汰最近最少使用的数据，确保热点数据得到优先保留。根据应用的需求，可以选择不同的策略，如基于使用频率的 LFU、基于过期时间的 TTL 等。在实际应用中，合理配置和选择淘汰策略可以显著提升 Redis 缓存的利用效率和系统性能。