【redis】redis的過期策略
阿新 • • 發佈:2019-10-31
redis過期策略
在使用redis做快取的時候,我們常常會設定過期時間。那麼redis是如何清理這些過期的資料呢?
答案是: 定期刪除 + 惰性刪除
- 定期刪除: redis每100ms就會
隨機
抽查刪除過期的資料。但是這種方法有時候會留下大量過期但沒有被抽查到的過期資料,白白浪費記憶體。 - 惰性刪除: 惰性刪除此時就派上用場了,當用戶獲取資料時,redis會先檢查該資料有沒有過期,如果過期就刪除。
聽上去定期刪除+惰性刪除好像很完美的樣子,but過期的資料使用者又沒有及時訪問,那麼記憶體中還是會存在大量的過期資料。此時應該採用redis記憶體淘汰機制。
redis記憶體淘汰機制
- noeviction:記憶體不足以寫入新資料的時候會直接報錯。
- allKeys-lru:記憶體不足以寫入新資料時候,移除最近最少使用的key。
- allKeys-random: 記憶體不足以寫入新資料時,隨機移除key。
- volatile-lru: 記憶體不足以寫入新資料時,在設定了過期時間的key當中移除最近最少使用的key。
- volatile-random: 記憶體不足以寫入新資料時,在設定了過期時間的key中,隨即移除key。
- volatile-ttl: 記憶體不足以寫入新資料時,在設定了過期時間的key當中移除最先過期的key。
上面六種你可以這麼記:
- 不移除直接報錯: noeviction。
- 在所有key中移除: 1.allKeys-lru 2. allKeys-random
- 在設定了過期時間的key中移除: 1. volatile-lru 2. volatile-random 3.volatile-ttl
一般常用allKeys-lru
實現一個簡單的lru(最近最少使用演算法)
package com.amber; import java.util.Iterator; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { //最大容量 private final int maxCapacity ; // 預設增長因子 private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; public LRULinkedHashMap(int maxCapacity) { super(maxCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true); this.maxCapacity = maxCapacity; } @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> entry) { if(size()>maxCapacity) return true; else return false; } public static void main(String[] args) { LRULinkedHashMap<String, String> lruLinkedHashMap = new LRULinkedHashMap(5); lruLinkedHashMap.put("1", "1"); lruLinkedHashMap.put("2", "2"); lruLinkedHashMap.put("3", "3"); lruLinkedHashMap.put("4", "4"); lruLinkedHashMap.put("5", "5"); Iterator<Map.Entry<String, String>> iterator = lruLinkedHashMap.entrySet().iterator(); while (iterator.hasNext()) { System.out.println(iterator.next()); } lruLinkedHashMap.get("1"); System.out.println("超出最大容量"); lruLinkedHashMap.put("6", "6"); iterator = lruLinkedHashMap.entrySet().iterator(); while (iterator.hasNext()) { System.out.println(iterator.next()); } } }
結果
1=1
2=2
3=3
4=4
5=5
超出最大容量
3=3
4=4
5=5
1=1
6=6
Process finished with exit code 0
根據上述結果可以看到,當超出最大容量時移除的是第二個結點,而不是第一個結點,因此一個簡單的lru演算法就實現了
super(maxCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true);
呼叫的是父類的
public LinkedHashMap(int var1, float var2, boolean var3) {
super(var1, var2);
this.accessOrder = var3;
}
accessOrder為true表示會把最新訪問的資料放到最後一個節點,預設fa