Redis数据淘汰机制

2、惰性删除 策略 : 放任过期键不管，每次从键空间读写操作时，都检查键是否过期，如果过期，删除该键，如果没有过期，返回该键。 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-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 2.配置信息： #Redis设置的最大内存，当缓存内存大于这个值时，就会触发内存淘汰策略； #设置为0表示不限制大小，64位的系统默认值为0，32位的系统默认内存限制为3GB; maxmemory: maxmemory_samples: 5 2.Redis LRU算法底层： 原生LRU算法和Redis LRU算法的比较？ ，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。 1.内存是腾出来了，但是这样缓存在其中的数据却出去了，万一我需要再次调用缓存中的数据又怎么。 解决？ 2.前段时间没有访问的，现在火起来了，我的缓存中没有，一下压力进入DB怎么办？

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。

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。

Struts2 为什么被淘汰？自己作死！

SSM 的天下了，说 Struts2 被淘汰一点也不为过。 会被淘汰呢？ 1、漏泄太多 Struts2 漏洞多是出了名的，影响巨大，这也是 Struts2 被淘汰的主要原因，自己作死。 现在，后浪 Spring Boot 大行其道，零 XML 配置，开箱即用，效率翻倍，开发只需要关注业务实现，不用再多关注框架配置，更是加快了 Struts2 的淘汰进程。 现在的开发市场，除了老项目，还有谁会在新项目上用 Struts2 的？如果是这样，那真的 Struts2 真爱啊，或者是井底之蛙…… 你怎么看待 Struts2 被淘汰？ 欢迎留言分享！

Redis过期策略和数据淘汰机制

1 2 # 在目标过期时间上增加一天的随机时间 redis.expire_at(key, random.randint(86400) + expire_ts) 从库的过期策略 从库不会进行过期扫描，从库对过期的处理是被动的 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

Redis淘汰机制+热点数据问题

，比如32位的操作系统的可见内存大小为2^32，而用户空间的可见内存要小于2^32很多，大概是3G左右。 2、然后，Redis检查内存使用情况，如果已使用的内存大于maxmemory则开始根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存（key），从而换取一定的内存。 数据删除策略有三种 1、被动删除：只有key被操作时(如GET)，Redis才会被动检查该key是否过期，如果过期则删除之并且返回NIL。 2、主动删除：定期删除过期的数据，可以配置。 2、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。 2、热点数据时间（近期访问） 既然只能存1w条数据且需要是热门数据，那么，点击次数是一方面，时效性也是一方面，如何保证？

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。 2、区域各有特色，地方数据成为新增长点 从已公布的104个高质量数据集典型案例来看，案例分布呈现出全国一盘棋、区域各具特色的数据发展格局。 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。 示例： LRUCache lRUCache = new LRUCache(2); lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1} lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2} lRUCache.get(1); // 返回 1 lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3} lRUCache.get 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。

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 x4FEE;改为hdlc timer-hold [seconds] //设置HDLC的Keeplive轮ࢾ2;

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

　　del key 删除数据 返回操作成功的条数 　　mset key1 value1 key2 value2 key3 value3...存放多组数据 　　mget key1 ke2y key3.. 当然hash存储结构的消耗肯定是高于字符串的 　　hset redisKey hashKey1 value1 　 hset redisKey hashKey2 value2 插入数据 　　hgetall hmset redisKey hashKey1 value1 hashKey2 value2 hashKey2 value3 批量插入值 Set : 类似HashSet,但是list类似，最后一个数据取完之后 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。

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。

(2) —— 聊聊Redis的数据过期、数据淘汰以及数据持久化的实现机制

图片 数据淘汰策略 前面强调过，Redis是一个基于内存的缓存数据库，而内存的容量通常是有限的。虽然Reids有提供数据过期处理逻辑，但是当数据量特别多的时候就需要数据淘汰机制来兜底了。 这里数据淘汰策略与数据过期两个概念的差异要先弄清楚： 数据过期，是符合业务预期的一种数据删除机制，为记录设定过期时间，过期后从缓存中移除。 如下： 图片 对几种策略具体含义梳理归纳如下表所示： 数据淘汰策略 具体含义说明 noeviction 淘汰新进入的数据，即拒绝新内容写入缓存，直到缓存有新的空间。 从设定过期时间的key里进行淘汰 相对来说，设定了过期时间的数据，说明业务层面已经默许了其可以被删除，所以即使被提前淘汰了，对业务层面的影响也是比较小的。 系统中缓存最近30分钟的用户浏览历史记录，即使这些数据被删除淘汰，对系统主体功能而言，不会受损。 从全量key里面执行淘汰 从全量数据里面执行淘汰，就有可能淘汰掉没有设置过期时间的key记录。

Redis 缓存淘汰策略

Redis是一个流行的内存缓存系统，由于内存有限，缓存系统必须遵循一些淘汰策略来删除一些不再需要的键，以便为新键腾出空间。 在Redis中，缓存淘汰策略是由maxmemory和maxmemory-policy两个配置参数控制的。本文将详细介绍Redis的缓存淘汰策略，并给出一些示例。 Redis支持以下五种缓存淘汰策略：noeviction: 当Redis的内存达到maxmemory时，不执行任何操作，而是返回错误。volatile-lru: 在过期的键中使用LRU算法进行淘汰。 volatile-ttl: 在过期的键中，按照剩余存活时间从小到大进行淘汰。volatile-random: 在过期的键中，随机选择一个进行淘汰。 allkeys-lru: 使用LRU算法从所有键中进行淘汰。在上述策略中，volatile表示只在有过期时间的键中进行淘汰，而allkeys表示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。

Redis淘汰删除策略

本文介绍Redis的键淘汰策略以及在Redis内部是如何实现的。 ； 目前Redis提供了6种的淘汰策略（默认的是noeviction）： noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。 淘汰策略。 2、惰性删除:放任键过期不管，但是每次从键空间获取键时，都检查获得的键时否过期，如果过期的话，就删除该键;若谷没有过期，就返回该键。 总结出的具体流程见图1 image.png 例如图2的GET命令的执行过程中，命令需要判断键是否存在以及键时否过期，然后根据判断来执行合适的操作。