《Redis學習筆記2-使用 Redis 作為 LRU 緩存》要點：
本文介紹了Redis學習筆記2-使用 Redis 作為 LRU 緩存，希望對您有用。如果有疑問，可以聯系我們。

當 Redis 作為緩存使用時,當你添加新的數據時,有時候很方便使 Redis 自動回收老的數據.LRU 實際上是被唯一支持的數據移除辦法.Redis 的 maxmemory 指令,用于限制內存使用到一個固定的容量,也包含深入探討 Redis 使用的 LRU 算法,一個近似準確的 LRU.

maxmemory 配置指令(configuration directive)

maxmemory 配置指令是用來配置 Redis 為數據集使用指定的內存容量大小.可以使用 redis.conf 文件來設置配置指令,或者之后在運行時使用 CONFIG SET 命令.

例如,為了配置內存限制為 100MB,可以在 redis.conf 文件中使用以下指令

設置 maxmemory 為 0,表現沒有內存限制.這是 64 位系統的默認行為,32 位的系統則使用 3G 大小作為隱式的內存限制.

當指定的內存容量到達時,必要選擇不同的行為,即策略.Redis 可以只為命令返回錯誤,這樣將占用更多的內存,或者每次添加新數據時,回收掉一些舊的數據以避免內存限制.

回收策略(Eviction policies)

當 maxmemory 限制到達的時候,Redis 將采取的準確行為是由 maxmemory-policy 配置指令配置的.

以下策略可用：

• noeviction：當到達內存限制時返回錯誤.當客戶端嘗試執行命令時會導致更多內存占用(大多數寫命令,除了 DEL 和一些例外).
• allkeys-lru：回收最近最少使用(LRU)的鍵,為新數據騰出空間.
• volatile-lru：回收最近最少使用(LRU)的鍵,但是只回收有設置過期的鍵,為新數據騰出空間.
• allkeys-random：回收隨機的鍵,為新數據騰出空間.
• volatile-random：回收隨機的鍵,但是只回收有設置過期的鍵,為新數據騰出空間.
• volatile-ttl：回收有設置過期的鍵,嘗試先回收離 TTL 最短時間的鍵,為新數據騰出空間.

當沒有滿足前提條件的話,volatile-lru,volatile-random 和 volatile-ttl 策略就表示得和 noeviction 一樣了.

選擇正確的回收策略是很重要的,取決于你的應用程序的拜訪模式,但是,你可以在程序運行時重新配置策略,使用 INFO 輸出來監控緩存命中和錯過的次數,以調優你的設置.

一般經驗規則：

• M 如果你期待你的用戶哀求呈現冪律分布(power-law distribution),也就是,你期待一部分子集元素被訪問得遠比其他元素多,可以使用 allkeys-lru 策略.在你不確定時這是一個好的選擇.
• 如果你是循環周期的訪問,所有的鍵被連續掃描,或者你期待哀求正常分布(每個元素以相同的概率被訪問),可以使用 allkeys-random 策略.
• 如果你想能給 Redis 提供建議,通過使用你創建緩存對象的時候設置的 TTL 值,確定哪些對象應該被過期,你可以使用 volatile-ttl 策略.

當你想使用單個實例來實現緩存和持久化一些鍵,allkeys-lru 和 volatile-random 策略會很有用.但是,通常最好是運行兩個 Redis 實例來解決這個問題.

另外值得注意的是,為鍵設置過期時間需要消耗內存,所以使用像 allkeys-lru 這樣的策略會更高效,因為在內存壓力下沒有需要為鍵的回收設置過期時間.

回收過程 (Eviction process)

理解回收的過程是這么運作的非常的重要：

• 一個客戶端運行一個新命令,添加了新數據.
• Redis 檢查內存使用情況,如果大于 maxmemory 限制,根據策略來回收鍵.
• 一個新的命令被執行,如此等等.

通過檢查,然后回收鍵以返回到限制以下,來連續不斷的穿越內存限制的界限.

如果一個命令導致大量的內存被占用 (像一個很大的集合交集保留到一個新的鍵),一會功夫內存限制就會被這個明顯的內存量所超越.

近似的 LRU 算法(Approximated LRU algorithm)

Redis 的 LRU 算法不是一個精確的實現.這意味著 Redis 不能選擇最佳候選鍵來回收,也就是最久錢被拜訪的那些鍵.相反,會嘗試運營一個近似的 LRU 算法,通過采樣一小部分鍵,然后在采樣鍵中回收最適合(擁有最久拜訪時間)的那個.

Redis 的 LRU 算法有一點很重要,你可以調整算法的精度,通過改變每次回收時檢查的采樣數量.這個參數可以通過如下配置指令

Redis 沒有使用真實的 LRU 實現的原因,是因為這會消耗更多的內存.然而,近似值對使用 Redis 的應用來說基本上也是等價的.為 Redis 使用的 LRU 近似值和真實 LRU 之間的比擬.

Redis 服務被填充了指定數量的鍵.鍵被從頭拜訪到尾,所以第一個鍵是 LRU 算法的最佳候選回收鍵.然后,再新添加 50% 的鍵,強制一般的舊鍵被回收.

在理論的 LRU 實現中,我們期待看到的是,在舊鍵中第一半會過期.而 Redis 的 LRU 算法則只是概率性的過期這些舊鍵.

你可以看到,同樣采用 5 個采樣,Redis 3.0 表現得比 Redis 2.8 要好,Redis 2.8 中最近被拜訪的對象之間的對象仍然被保留.在 Redis 3.0 中使用 10 為采樣大小,近似值已經非常接近理論性能.

注意,LRU 只是一個預言指定鍵在未來如何被拜訪的模式.另外,如果你的數據拜訪模式非常接近冪律,大多數的拜訪都將集中在一個集合中,LRU 近似算法將能處理得很好.

在模擬實驗的過程中,我們發現使用冪律拜訪模式,真實的 LRU 算法和 Redis 的近似算法之間的差異非常小,或者根本就沒有.

然而,你可以提高采樣大小到 10,這會消耗額外的 CPU,來更加近似于真實的 LRU 算法,看看這會不會使你的緩存錯失率有差異.

使用 CONFIG SET maxmemory-samples 命令在生產環境上試驗各種分歧的采樣大小值是很簡單的.

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