redis淘汰策略会删除磁盘上的key吗（Redis之key的淘汰策略）

时间2025-06-20 10:45:46分类IT科技浏览4623

导读：淘汰策略概述 redis作为缓存使用时，在添加新数据的同时自动清理旧的数据。这种行为在开发者社区众所周知，也是流行的memcached系统的默认行为。...

淘汰策略概述

redis作为缓存使用时，在添加新数据的同时自动清理旧的数据。这种行为在开发者社区众所周知，也是流行的memcached系统的默认行为。

redis中使用的LRU淘汰算法是一种近似LRU的算法。

淘汰策略

针对淘汰策略，redis有一下几种配置方案：

1 、noeviction：当触发内存阈值时，redis只读不写；

2 、allkeys-lru：针对所有的key ，执行LRU（最近最少使用）策略；

3 、allkeys-lfu：针对所有的key ，执行LFU（最低频使用）策略；

4 、volatile-lru：针对设置了过期时间的key ，执行LRU（最近最少使用）策略；

5 、volatile-lfu：针对设置了过期时间的key ，执行LFU（最低频使用）策略；

6 、allkeys-random：针对所有key ，进行随机淘汰；

7 、volatile-random：针对设置了过期时间的key ，进行随机淘汰；

8 、volatile-ttl：针对设置了过期时间的key ，淘汰剩余过期时间最短的；

根据应用场景选择合适的淘汰策略是非常重要的，我们可以在程序运行时实时重置淘汰策略，并使用Redis INFO输出来监控缓存未命中和命中的数量，以优化设置。

根据以往使用惯例：

当你希望某些元素的子集被访问的频率高于其他元素，或者当你不知道怎么选择淘汰策略时，allkeys-lru策略是一个很好的选择；当你在循环访问redis ，且所有的key是被连续扫描时，或者你希望key过期时间均匀分布时，allkeys-random策略是一个很好的选择；如果你希望基于key不同的TTL时间筛选出哪些key可被淘汰，volatile-ttl策略是一个很好的选择；

还有一点是为key设置过期时间会占用内存，因此使用allkeys-lru这样的策略会更节省内存，因为在内存压力下不需要对key进行过期设置。

淘汰策略如何工作

淘汰过程如下：

客户端执行一条指令，需要添加一批数据； redis检测缓存阈值限制，如果超过阈值则执行淘汰策略；执行指令等等；

因此在redis的使用过程中，我们可能不断的超过内存阈值限制，然后执行淘汰策略再将内存恢复到阈值之下。

近似LRU算法

自redis3.0以来，该算法得到了改善，能够抽样大批量的key进行淘汰，使其能够更接近真实LRU算法的行为。

redis lru算法的重要之处在于可以通过更改样本数量来调整算法的精度，此参数由以下配置指令控制：

maxmemory-samples 5

redis不使用真正的LRU实现的原因是它需要更多的内存。然而，对于使用Redis的应用程序，近似lru算法实际上是与精确lru算法差不多的。此图将redis使用的LRU近似值与真实LRU进行了比较。

用给定数量的key填充了Redis服务器（达到内存阈值）进行测试并生成了上面的图。从第一个到最后一个访问key 。第一个key是使用LRU算法淘汰的最佳候选key。之后再添加50%以上的key ，以强制淘汰一半的旧key 。

你可以在图中看到三种点，形成了三个不同的区域：

浅灰色区域是被淘汰的对象灰色区域是未被淘汰的对象绿色区域是新加的对象

在理论LRU实现中（theoretical LRU），我们预计旧key集合中的前一半将会被淘汰，与之相反，redis lru算法实现中，旧key集合中也只是会离散性的淘汰其中某些key 。

正如您所看到的那样，与Redis 2.8相比，Redis 3.0在同样抽样数为5个时做得更好，但是大多数最新增加的key仍然被Redis 2.8保留。在Redis 3.0中使用10的样本大小，近似值非常接近Redis 3.0的理论性能。

在模拟中，我们发现使用幂律访问模式（类似20%的key承担了80%的访问），真实LRU和Redis近似LRU之间的差异极小或根本不存在。

使用CONFIG SET maxmemory samples＜count＞命令在生产中使用不同的样本大小值进行实验非常简单。

新的LFU模式

从redis4.0开始，可以在某些特定场景下使用低频淘汰策略。在选用LFU策略后，redis会跟踪key的访问频率，所以低频的key将被淘汰。这意味着经常访问的key有很大的机会一直留在内存中。

要配置LFU模式，可以使用以下策略：

volatile-lfu：针对设置了过期时间的key ，使用近似lfu淘汰； allkeys-lfu：针对所有key ，使用近似lfu淘汰；

LFU近似于LRU：它使用一个称为Morris的概率计数器来估计key访问频率，计数器中每个key只占用几个bit ，并且计数器功能附加衰减周期，这样计数器统计的key访问频率就会随着时间的推移而降低（如果一段时间内一个key访问频率低于计数器衰减速度，最终这个key会被淘汰）。直至某一刻，我们不再将一些key视为频繁访问的key ，即使它们在过去是被频繁访问的，以便算法能够适应访问模式的变化。

该信息的采样方式与LRU（如本文档前一节所述）选择淘汰key的情况类似。

然而，与LRU不同的是，LFU具有某些可调参数：例如，如果一个频繁key不再被访问，那么它的访问频率级别应该降低多少？还可以调整Morris计数器范围，以更好地使算法适应特定的场景。

默认情况下，Redis配置为：

在大约100万次请求时让计数器饱和；每一分钟使计数器衰减一次；

这些配置应该是合理的，并且经过了实验测试，但用户可能希望使用这些配置设置来选择最佳值。

有关如何调整这些参数的说明，可以在源发行版的示例redis.conf文件中找到。简而言之，它们是：

lfu-log-factor 10 lfu-decay-time 1

衰减时间是最明显的一个，它是计数器在采样时应该衰减的分钟数。特殊值0表示：永远不会衰减计数器。

计数器对数因子决定了使频率计数器达到饱和需要的key命中次数，频率计数器刚好在0-255范围内。系数越高，需要更多的访问才能达到最大值；系数越低，低频访问计数器的分辨率越好，如下表所示：

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