Redis数据淘汰机制

主动清理策略主要有一下六种: volatile-lru : 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用 的数据淘汰。 volatile-ttl : 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数 据淘汰。 volatile-random : 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据 淘汰。 allkeys-lru : 从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random : 从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰。 no-enviction : 禁止驱逐数据。

Redis数据淘汰算法

如果 getMaxmemoryState() 函数不是返回 C_OK，表示内存使用总量已经超出限制，需要进行数据淘汰，需要淘汰数据的大小通过 mem_tofree 参数返回。 ，那么就开始数据淘汰过程。 在上面的代码中，mem_tofree 变量表示要淘汰的数据总量，而 mem_freed 变量表示已经淘汰的数据总量。 淘汰数据样本采集 前面说了，当使用非随机淘汰策略时需要进行数据采样（volatile-lru/volatile-lfu/volatile-ttl/allkeys-lru/allkeys-lfu），数据采样通过 从上面的分析可知，淘汰数据时只是从样本中找到最优的淘汰缓存对象，并不是从所有缓存对象集合中查找。

Redis数据的淘汰策略

Redis中内存数据淘汰机制

Redis中有下列两种方式，使得写入内存的数据能够被清理： Redis数据过期机制 Redis内存淘汰机制 简单介绍第一种方式，重点介绍第二种方式； Redis数据过期机制： expire 此时如果我们对其中一些数据设置过期时间，那么底层还会单独将这些设置了过期时间的key-value数据用另一张的hash表进行保存； Redis内存淘汰机制 1.背景： 由于Redis 1.配置信息： #Redis设置的最大内存，当缓存内存大于这个值时，就会触发数据淘汰策略； #设置为0表示不限制大小，4位的系统默认值为0，32位的系统默认内存限制为3GB; maxmemory: ，再往Redis里面添加n/2的新数据，这个时候就需要淘汰一部分的数据，如果按照严格的LRU算法，应该淘汰掉的是最先加入的n/2的数据。 生成如下各LRU算法的对比图： image.png你可以看到图中有三种不同颜色的点： 浅灰色是被淘汰的数据 灰色是没有被淘汰掉的老数据 绿色是新加入的数据 参考资料： Redis中的LRU淘汰策略分析

Redis数据淘汰策略有哪些

redis 提供 6种数据淘汰策略： volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server. db[i]. expires）中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru：从数据集（server. db[i]. dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random：从数据集（server. db[i]. dict）中任意选择数据淘汰。 no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据。

Redis的数据淘汰策略解读

在使用Redis时，数据存储在内存中。当内存被占满后，就需要考虑清理一些数据，以便为新的数据腾出空间。因此，需要确定哪些数据应该被淘汰。本文将讨论数据淘汰策略。 数据淘汰策略 不进行数据淘汰策略 noeviction：这是Redis3.0之后的默认内存淘汰策略。当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据。 在设置了过期时间的数据中进行淘汰： volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值。 volatile-ttl：优先淘汰较早过期的键值。 对于拥有1000万条数据的数据库，而Redis只能缓存20万条数据，为了保证Redis中的数据都是热点数据，可以采用allkeys-lru策略，即淘汰最近最少使用的数据。 LRU和LFU的对比 LRU（Least Recently Used）：LRU策略基于数据项在过去的访问时间来确定淘汰哪些数据。最近最少使用的数据项将被优先淘汰。

京东回应：2019年将末位淘汰10%高管

整理 | 琥珀 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 近日，据知情人士透露，京东将在 2019 年末位淘汰 10% 的副总裁级别以上的高管。 这一消息已被京东向澎湃新闻等多家媒体证实： 该知情人士称，在上周末举行的京东集团开年大会上，京东宣布 2019 年将末位淘汰 10% 的副总裁级别以上的高管。 一般来说，企业末位淘汰的比例通常在 5-10% 左右。而京东此次的决定已经逼近了这个比例的上限，且是首次针对高级管理者明确了淘汰比例。

Redis 缓存淘汰机制 ：LRU 淘汰

U），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。 volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。 volatile-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。 redis中可以对键设置过期时间，只要是设置了过期时间的键都会存放在redis中专门的一个数据结构。 淘汰逻辑 lru淘汰的主要执行逻辑是在方法freeMemoryIfNeeded（void） 。 算法主要逻辑： do ｛ for(db in dbs) ｛ 根据配置的淘汰策略 选择最适合的key 根据redis设置的淘汰策略，选择出需要淘汰的key，然后通过key释放起资源。

Redis过期策略和数据淘汰机制

数据淘汰机制 Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。 Redis 提供 6 种数据淘汰策略： volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用 的数据淘汰 volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集 volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据 淘汰 allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰 no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据 redis5.0新增： volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集挑选使用频率最低的数据淘汰 allkeys-lfu：从数据集中挑选使用频率最低的数据淘汰。 volatile-xxx 策略只会针对带过期时间的 key 进行淘汰，allkeys-xxx 策略会对所有的 key 进行淘汰。

Redis淘汰机制+热点数据问题

所以，为了更好的利用内存，使Redis存储的都是缓存的热点数据，Redis设计了相应的内存淘汰机制（也可以叫做缓存淘汰机制）。 3、当前已用内存超过maxmemory限定时，触发数据淘汰策略。 Redis提供了6种数据淘汰策略 1、volatile-lru 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰。 4、allkeys-lru 从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰。当内存达到限制的时候，对所有数据集挑选最近最少使用的数据淘汰，可写入新的数据集。 5、allkeys-random 从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰，当内存达到限制的时候，对所有数据集挑选随机淘汰，可写入新的数据集。

谷歌将彻底淘汰10年前发布的Android版本

目前，市场份额超过10%的Android版本分别是Android 10、Android 11、Android 9pie，三者市场占有率分别为34.17%、20.94%、16.48%。 谷歌通过Android版本的活跃用户数据分析得知，安装Gingerbread版本的设备数量比例低于0.2%，远远落后于其他14个Android版本，所以谷歌决定在这个十年前发布的移动操作系统的棺材上钉上最后一颗钉子 虽然今天的Android 系统可以在不发布完整系统的情况下更新许多核心组件，但10多年前发布的Android 2.3.7 Gingerbread并不具备模块化。

国家数据局出手，数据圈迎来“淘汰赛”？

“国家数据局发布了首批104个高质量数据集典型案例。 大模型的发展，催生了高质量数据集的迫切需求。近日，国家数据局发布了首批104个高质量数据集典型案例。 同理，海量原始数据也需要经过“炼化”，形成高质量数据集，才能真正有效地应用于大模型训练。 数据集，亦称资料集、数据集合或资料集合，是由数据构成的集合。 这类数据集已超越传统数据库的存储功能，成为支撑行业智能化升级的关键基础设施。 截至2025年10月，我国在高质量数据集建设领域已形成从顶层设计到具体实施的多层次政策法规体系。 例如，四川省数据局发布的地震监测预报预警多模态联合数据集；云南省数据局的云南动物资源多模态高质量数据集构建及应用项目。

淘汰算法-LRU

LRU(Least Recently Used)：优先淘汰最久使用的缓存 。 LFU(least frequently used)：优先淘汰最少使用的缓存，平局淘汰最近最久未使用的。 题目： 设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 参数修改采样数量， 如：maxmemory-samples 10。 假如你使用的是LRU算法，一个key很久没有被访问到，只刚刚是偶尔被访问了一次，那么它就被认为是热点数据，不会被淘汰，而有些key将来是很有可能被访问到的则被淘汰了。 如果使用LFU算法则不会出现这种情况，因为使用一次并不会使一个key成为热点数据。

HDLC (已淘汰)

HDLC概述 ++技术过于久远，今夕2022年已基本被淘汰用不上 这里只做概述了解该协议，有些考试还要考此知识点++ HDCL只支持同步串口传输的二层协议，不支持验证 HDLC的帧格式 只有一个地址 ，目的MAC地址 应为他的特殊机制，一条线路上只可能有一个对端设备，所已不需要考虑源MAC地址 HDLC的状态检测 每格10秒发送keeplive保持生命周期 HDLC的特点 HDLC的配置 link-protocol

云数据库 PostgreSQL 自动缓存淘汰机制

应用场景 在大规模复杂业务场景，特别是高并发、多对象、长连接的场景下，云数据库Postgresql的syscache/recache 缓存自动淘汰功能可以显著降低内存占用、提升缓存效率、增强系统稳定性。 智能自动淘汰，告别缓存膨胀 数据库处理大量请求时，往往面临“缓存膨胀”难题，内存资源被无效数据占满，系统负担日益加重。 缓存自动淘汰机制通过淘汰不常用元数据，集中缓存中的高频访问对象，提高缓存命中率，同时，减少因缓存无效元数据导致的内存碎片化问题，查询请求得以快速命中缓存，响应时间大幅缩短，用户体验瞬间提升。 缓存自动淘汰机制下，系统自动完成缓存的监控与清理，极大减轻企业负担，避免人为失误带来的风险。数据库运行更加稳定可靠，运维团队可以将更多精力投入到业务创新和优化上，实现效能双赢。 腾讯云数据库 PostgreSQL 内核自研的基于 LRU 的 syscache/relcache 自动缓存淘汰机制，解决了社区版 PostgreSQL 缺乏智能淘汰策略的限制，实现了对 syscache

redis数据结构、持久化、缓存淘汰策略

3.缓存淘汰策略： 当 Redis 内存超出物理内存限制时，内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换 。 这样可以保证不会丢失数据，但是会让线上的写相关的业务不能持续进行。这是默认的淘汰策略。 volatile-lru 尝试淘汰设置了过期时间的 key，最少使用的 key 优先被淘汰。 没有设置过期时间的 key 不会被淘汰，这样可以保证需要持久化的数据不会突然丢失。 volatile-ttl 跟上面一样，除了淘汰的策略不是 LRU，而是 key 的剩余寿命 ttl 的值，ttl 越小越优先被淘汰。 volatile-xxx 策略只会针对带过期时间的 key 进行淘汰，allkeys-xxx 策略会对所有的 key 进行淘汰。

从淘汰 Oracle 数据库的事情说起

公司搞淘汰 Oracle 数据库的事情已经搞了好久了，这个事情其实和国内淘宝系搞的去 IOE（IBM、Oracle 和 EMC）是类似的，基本上也是迫不得已，Oracle 的维护成本太高，而公司内部基于 而这个淘汰，也不是简简单单换一个关系数据库，比如把 Oracle 换成 MySQL，或者换到云上（RDS）。 Oracle 数据库要淘汰，而且还看到了 NoSQL 数据库作为其中的一个替代方案，那是不是说 SQL 要慢慢淡出历史舞台了？ 不！ 其实不但是数据库这一层跟不上节奏了，还有工作流引擎也是，老的工作流引擎要淘汰，老团队不维护了，但是因为当时我们组在这个老东西上面的 job 太多，没法切换，成为钉子户，被迫揽下了维护这个老工作流引擎的任务 但是同样是技术，可不尽相同，有的也有逐渐被淘汰的趋势，比如说： Java 总是在风口浪尖说要被淘汰，而我们也看到随着各路编程语言大张旗鼓地发展繁荣，饱受诟病的 Java 占有率确实下降了。

Cursor 要被淘汰了？开发者最应该关注的 10 个信号

我从访谈内容中总结出10个对于我们开发者应该注意的信号！欢迎一起讨论哦！ Cursor为什么可能被淘汰1.Cursor的核心范式是「AI辅助编程」Cursor的模式是：展开代码语言：TXTAI代码解释Human→写prompt→AI生成代码本质仍然是：Humanintheloop TXTAI代码解释AgentOrchestrator4.Agent会自动试错（程序员不会）人类开发者通常：展开代码语言：TXTAI代码解释猜一个方案→写代码但Agent会：展开代码语言：TXTAI代码解释生成10 种方案跑10个sandbox自动benchmark选最优方案也就是说：开发本身变成实验过程。 10.DeveloperRole正在改变过去：展开代码语言：TXTAI代码解释Developer=写代码现在：展开代码语言：TXTAI代码解释Developer=Promptengineer未来：展开代码语言

Redis 缓存淘汰策略

示例以下是一些Redis缓存淘汰策略的示例：noeviction策略示例maxmemory 10mbmaxmemory-policy noeviction在此示例中，当Redis的内存使用达到10MB时 volatile-lru策略示例maxmemory 10mbmaxmemory-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 volatile-ttl策略示例maxmemory 10mbmaxmemory-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淘汰 volatile-random策略示例maxmemory 10mbmaxmemory-policy volatile-random在此示例中，当Redis的内存使用达到10MB时，Redis将在过期的键中随机选择一个进行淘汰 allkeys-lru策略示例maxmemory 10mbmaxmemory-policy allkeys-lru在此示例中，当Redis的内存使用达到10MB时，Redis将使用LRU算法从所有键中进行淘汰

Redis缓存淘汰策略

缓存替换需要解决两个问题：决定淘汰哪些数据，如何处理那些被淘汰的数据。 如果业务应用中的数据访问频率相差不大，没有明显的冷热数据区分，建议使用 allkeys-random 策略，随机选择淘汰的数据就行。 然后，Redis 在决定淘汰的数据时，第一次会随机选出 N 个数据，把它们作为一个候选集合。接下来，Redis 会比较这 N 个数据的 lru 字段，把 lru 字段值最小的数据从缓存中淘汰出去。 例如，我们执行如下命令，可以让 Redis 选出 100 个数据作为候选数据集： CONFIG SET maxmemory-samples 100 当需要再次淘汰数据时，Redis 需要挑选数据进入第一次淘汰时创建的候选集合 当有新数据进入候选数据集后，如果候选数据集中的数据个数达到了 maxmemory-samples，Redis 就把候选数据集中 lru 字段值最小的数据淘汰出去。