Redis-内存淘汰算法-Toy模板网

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Redis可以存多少数据

32位的操作系统默认3G

谁现在用32位啊?我们说64位的一般来讲是不设上限的

但是我们也可以主动配置maxmemory, maxmemory支持各单位:
maxmemory 1024 (默认字节)
maxmemory 1024KB
maxmemory 1024MB
maxmemory 1204GB
当Redis存储超过这个配置值，则触发Redis内存淘汰。

实际上，每次进行读写的时候，都会去检查是否需要释放内存，如果需要则会触发。

那怎么淘汰呢

分两大类

第一类

noeviction,默认就是这种策略，此时如果内存达到maxmemory, 则写入操作会失败，但
不会淘汰已有数据。

第二类

多种淘汰策略，主要支持LRU, LFU, RANDOM, TTL这几个方式:
lru:根据LRU (Least recently used，最近最少使用)算法尝试回收最长时间未使用的。

Ifu:根据LFU (Least Frequently Use) 驱逐最不常用的键，Ifu是在4.0引入的

random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。

ttl:回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间(TTL) 较短的键，使得新添加的数据有空间存放。

这四种策略，可以选择时volatile, 也就是设置了过期时间的Key,或者是alkeys,即全部的Key,所以一共有8种淘汰方式。

LRU算法

最近最久未使用，即记录每个Key的最近访问时间，维护一一个访问时间的数据

如果为所有数据维护一个顺序列表，实际就是做一个双向链表，但是如果Redis数据稍微多些，这个链表就是巨大的成本，对于Redis而言，内存是最宝贵的，所以Redis选择了近似LRU算法。

近似的LRU算法

在LRU模式，redisObject对象中Iru字段存储的是key被访问时Redis的时钟server.lruclock,当key被访问的时候,
Redis会更新这个key的redisObject的Iru字段。注意，Redis为了保证核心单线程服务性能，缓存了Unix操作系统时钟，默认每100毫秒更新一次，缓存的值是Unix时间戳取模2^24
近似LRU算法在现有数据结构的基础上采用随机采样的方式来淘汰元素，当内存不足时，就执行一次近似LRU算法。
具体步骤是随机采样n个key,这个采样个数默认为5,然后根据时间戳淘汰掉最旧的那个key,如果淘汰后内存还是不足，就继续随机采样来淘汰。

采样范围

采样范围是什么呢? Redis可以选择范围策略，有两种: 1.alkeys, 所有key中随机采样。2.volatile从有过期时间的key随机采样。分别对应alkeys-lru, volatitle-lru。

优化-淘汰池

Redis3.0对近似LRU算法进行了一些优化。
新算法会维护一个大小为16的候选池，池中的数据根据访问时间进行排序。第-次随机选取的key都会放入池中,
然后淘汰掉最久未访问的，比如第一次选了5个，淘汰了1个，剩下4个继续留在池子里。
随后每次随机选取的key只有活性比池子里活性最小的key还小时才会放入池中，当池子装满了，如果有新的key需要放入，则将池中活性最大的key移除。

有一个活性堆最上面永远是活性最小的如果比它还小才能加入堆但是如果堆已经满了那就要把最大的活性的弹出(既然我们要让结果贴合淘汰最旧的那就不会弹出活性最大的拉) 合理里面只存最小活性的然后每次要淘汰就淘汰活性最小的

原本的近似LRU算法全局采样然后从里面拿出一个活性最低的来近似作为淘汰了全局活性最低的这到底哪合理了

现在的算法比之前的贴近反正

LFU算法

LFU淘汰算法，即Least Frequently Used,最不频繁(断句)淘汰算法，顾名思义，优先淘汰活跃最低，使用频率最低的。

LRU是淘汰最久没使用的我个人觉得LFU更合理我肯定要淘汰最不常用的反正

如果使用LRU，那么redisObject中lru字段，就是用来存储最近访问时间的，这个字段长度是LRU_ _BITS, 这个值一直都是24位。
如果是LFU,因为LRU、LFU是不会同时开启的，所以两者可以说是互斥，基于这个情况，加上节约内存的考虑,Redis在LFU策略下复用Iru字段,还是用它来表示LFU的信息，不过将24拆解，高16bit存储ldt(L ast DecrementTime),低8bit存储logc(Logistic Counter)

高的16位保存了.上次访问时间戳，因为少了8位，所以LFU下时间精度是1分钟，不然用秒的话2^16次方只能表示65536秒(因为这次的时间只是辅助作用喵)，后8位存储的是一个访问计数。
一个Key是否活跃，就是这两个字段综合决定的。
如果上一次访问时间很久，那么访问计数就会衰减，当然，最后起作用的就是访问计数。

当某个KEY被访问到的时候

第一步,计算次数衰减
因为无论是多快，相对于上次访问，-定有时间间隔，根据间隔，来计算你应该减少的次数。使用的函数就是LFUDecrAndReturn。

第二步，一定概率增加访问计数
次数不足5次，那一定会增加，如果大于5次小于255次，会一定概率加1，原来的次数越大，越困难。除了原来的次数影响之外，还有一个Ifu-log-factor参数可以被设置的。也就是说，可以通过lfu-log-factor参数来调节难度，这个越大，难度也越大，如果为0，那么每次必然+1,很快就能255， 255就是最大值,默认是10，需要1M流量才能达到最大值。

第三步,更新
当前时间更新到高16位，次数更新到低8位。
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