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Redis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品频繁的交换(swap)。这种机制因为涉及到 IO 操作,所以会让 redis 的性能急剧下降。redis 访问量本来就十分频繁,存取效率大幅度降低是很致命的。

在生产环境中我们是不允许 redis 出现 swap 行为的。所以一般会限制最大的使用内存,redis 提供了配置参数maxmemory 来规定最大的使用内存。

以下配置均为合法:

maxmemory 1000KBmaxmemory 100MBmaxmemory 1GBmaxmemory 0 # 表示不做限制,一般不会用


当实际内存超出了 maxmemory 时,redis(5.0.8) 提供了八种淘汰策略(maxmemory-policy)供我们选择。




  • noeviction

写请求会报错 (DEL 请求可以继续服务),读请求可以继续进行。这样可以保证不会丢失数据,但是会让线上的业务不能持续进行。这是默认的淘汰策略。




  • volatile-lru

淘汰范围:设置了过期时间的 key。(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库不会突然丢失)


淘汰策略:优先删除最近最少使用的 key。(LRU算法实现:Least recently used,最近最少使用。)




  • volatile-lfu

淘汰范围:设置了过期时间的 key。


淘汰策略:优先删除使用频率最少的 key。(LFU算法实现:Least frequently used,最不经常使用。)




  • volatile-ttl

淘汰范围:设置了过期时间的 key。


淘汰策略:优先删除剩余时间(ttl,time to live)短的 key。




  • volatile-random

淘汰范围:设置了过期时间的 key。


淘汰策略:随机删除淘汰范围内的 key。




  • allkeys-lru

淘汰范围:全体 key。


淘汰策略:优先删除最近最少使用的 key。(LRU算法实现:Least recently used,最近最少使用。)




  • allkeys-lfu

淘汰范围:全体 key。


淘汰策略:优先删除使用频率最少的 key。(LFU算法实现:Least frequently used,最不经常使用。)




  • allkeys-random

淘汰范围:全体 key。


淘汰策略:随机删除淘汰范围内的 key。




  • 关于用哪个?

LRU算法淘汰的是最近最少使用的;
LFU算法淘汰的是一直以来使用频率最少的。


还是得结合业务场景去考虑。
一般还是
volatile-lru会偏多一点吧。


具体配置:

maxmemory-policy volatile-lru