Redis 内存淘汰机制详解
2026-04-24 05:18:59
Redis 内存淘汰机制详解
Redis 作为一款高性能的键值存储数据库，其内存管理机制至关重要。当 Redis 的内存使用达到上限时，就需要通过内存淘汰机制来释放空间，以便存储新的数据。以下是对 Redis 内存淘汰机制的详细解析。
一、配置 Redis 内存大小
Redis 的内存大小可以通过配置 maxmemory 参数来设置。根据“八二原理”，即 80% 的请求访问了 20% 的数据，一般建议将 Redis 内存大小设置为数据总量的 15% 到 30%，以兼顾访问性能和内存空间开销。
配置方式有两种：
- 命令行：config set maxmemory 5gb（以 5GB 为例，如果不带单位则默认单位是字节）。
- 配置文件：在 Redis 配置文件中直接设置 maxmemory 参数。
二、Redis 内存淘汰策略
Redis 提供了多种内存淘汰策略，用于在内存不足时选择性地删除数据。这些策略可以分为两大类：不进行淘汰的策略和会进行淘汰的策略。
不进行淘汰的策略
noeviction：此策略不会对缓存的数据进行淘汰，当内存不够时就会报错。因此，如果真实数据集大小大于缓存容量，就不要使用此策略。
会进行淘汰的策略
allkeys-random：随机删除所有键中的数据。
allkeys-lru：使用 LRU（Least Recently Used）算法进行筛选删除，保留最近频繁使用的数据。
allkeys-lfu：使用 LFU（Least Frequently Used）算法进行筛选删除，保留访问次数最多的数据（Redis 4.0 引入）。
volatile-random：随机删除设置了过期时间的数据。
volatile-ttl：根据过期时间先后进行删除，越早过期的越先被删除。
volatile-lru：使用 LRU 算法筛选并删除设置了过期时间的数据。
volatile-lfu：使用 LFU 算法筛选并删除设置了过期时间的数据。
以 volatile 开头的策略只针对设置了过期时间的数据，即使缓存没有被写满，如果数据过期也会被删除。以 allkeys 开头的策略是针对所有数据的，如果数据被选中了，即使过期时间没到，也会被删除。当然，如果它的过期时间到了但未被策略选中，同样会被删除。
配置淘汰策略的方式也有两种：
- 命令行：config set maxmemory-policy allkeys-lru。
- 配置文件：在 Redis 配置文件中直接设置 maxmemory-policy 参数。
三、LRU 算法
LRU（Least Recently Used）算法会将最不常用的数据筛选出来，保留最近频繁使用的数据。在 Redis 中，LRU 算法的实现进行了一些优化，以避免直接使用链表管理所有缓存数据带来的额外开销和性能降低。
Redis 对 LRU 的优化包括：
- 记录每个 key 最近一次被访问的时间戳（由键值对数据结构 RedisObject 中的 lru 字段记录）。
- 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 maxmemory-samples，Redis 就会将 lru 值小的数据淘汰出去。
四、LFU 算法
LFU（Least Frequently Used）算法是基于数据访问次数来淘汰数据的，它在 LRU 策略基础上，为每个数据增加了一个计数器，来统计这个数据的访问次数。LFU 算法在 Redis 4.0 时被引入。
在 Redis 中，LFU 算法的实现方式如下：
- ldt 值：lru 字段的前 16bit，表示数据的访问时间戳。
- counter 值：lru 字段的后 8bit，表示数据的访问次数。
使用 LFU 策略淘汰缓存时，会把访问次数最低的数据淘汰，如果访问次数相同，再根据访问的时间，将访问时间戳最小的淘汰。
Redis 引入 LFU 算法的原因在于，在一些场景下，有些数据被访问的次数非常少，甚至只会被访问一次。当这些数据服务完访问请求后，如果还继续留存在缓存中的话，就只会白白占用缓存空间。而 LRU 算法是基于访问时间的，如果系统对大量数据进行单次查询，这些数据的 lru 值就很大，使用 LFU 算法就不容易被淘汰。
综上所述，Redis 的内存淘汰机制是一个复杂而灵活的系统，通过合理配置内存大小和选择适当的淘汰策略，可以有效地管理 Redis 的内存使用，提高系统的性能和稳定性。
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