理解 Redis `maxmemory` 参数对淘汰策略的影响

好的，各位技术大咖、未来的架构师们，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊 Redis 里的一个看似简单，实则暗藏玄机的参数：maxmemory，以及它和 Redis 淘汰策略之间那点不得不说的故事。

想象一下，Redis 就像一个勤劳的小蜜蜂，辛辛苦苦地采集数据（key-value 对）存储在自己的蜂巢（内存）里。但是，蜜蜂的蜂巢总有装满的时候，这时候该怎么办呢？是停止采集？还是忍痛割爱，把一些旧蜜丢掉，腾出空间给新蜜？这就是 maxmemory 和淘汰策略要解决的问题。

一、maxmemory：内存的“紧箍咒”

maxmemory，顾名思义，就是 Redis 能够使用的最大内存限制。 你可以把它理解为给 Redis 设置的一个“紧箍咒”，一旦 Redis 使用的内存超过了这个值，淘汰策略就开始发挥作用了。

如果没有设置 maxmemory，Redis 就会像脱缰的野马，肆无忌惮地占用服务器的内存，直到把内存耗尽，导致系统崩溃。所以，设置 maxmemory 是非常有必要的，它可以防止 Redis 过度消耗内存，保证系统的稳定运行。

那么，maxmemory 应该设置多少呢？这没有一个固定的答案，需要根据实际情况来确定。一般来说，可以参考以下几个因素：

• 服务器的总内存大小： Redis 不能占用服务器所有的内存，需要给操作系统和其他应用程序留出足够的空间。
• Redis 中存储的数据量： Redis 需要足够的内存来存储所有的数据，同时还要考虑数据的增长。
• Redis 的访问模式： 如果 Redis 主要用于缓存，可以适当设置小一些，如果 Redis 主要用于持久化存储，可以适当设置大一些。

设置 maxmemory 的方法很简单，只需要在 Redis 的配置文件 redis.conf 中添加一行：

maxmemory 1gb

或者，也可以使用 CONFIG SET 命令来动态设置：

redis-cli config set maxmemory 1gb

二、淘汰策略：内存管理的“生死簿”

当 Redis 使用的内存超过 maxmemory 时，就需要根据一定的策略来淘汰一些数据，释放内存空间。这些策略，就是我们常说的“淘汰策略”（eviction policy）。

Redis 提供了多种淘汰策略，每种策略都有不同的适用场景。选择合适的淘汰策略，可以提高 Redis 的性能和效率。

这些策略就像生死簿，决定了哪些数据会被“处决”，哪些数据可以继续“苟延残喘”。接下来，我们就来详细地聊聊 Redis 的几种常见的淘汰策略：

1. noeviction (默认策略)：

   • 含义： 不淘汰任何数据。
   • 表现： 当内存达到 maxmemory 限制时，所有新的写入操作都会报错。
   • 适用场景： 适用于对数据完整性要求非常高的场景，不允许任何数据丢失。但是，这种策略会导致 Redis 无法写入新的数据，所以一般不建议使用。
   • 想象一下： 就像一个严厉的家长，不允许孩子丢掉任何东西，即使房间已经堆满了。

2. allkeys-lru：

   • 含义： 从所有 key 中，移除最近最少使用的（Least Recently Used，LRU）key。
   • 表现： 优先淘汰最近很少被访问的 key。
   • 适用场景： 适用于大部分场景，是一种比较通用的淘汰策略。
   • 想象一下： 就像一个健忘的老人，总是忘记最近没用的东西。

3. volatile-lru：

   • 含义： 从设置了过期时间的 key 中，移除最近最少使用的 key。
   • 表现： 只会淘汰设置了过期时间的 key，如果所有 key 都没有设置过期时间，则不会进行淘汰。
   • 适用场景： 适用于需要对 key 设置过期时间的场景，例如缓存。
   • 想象一下： 就像一个清洁工，只清理那些快要过期的东西。

4. allkeys-random：

   • 含义： 从所有 key 中，随机移除 key。
   • 表现： 随机淘汰 key，不考虑 key 的访问频率。
   • 适用场景： 适用于对数据访问频率没有要求的场景，例如测试环境。
   • 想象一下： 就像一个抓阄游戏，谁被抽中就倒霉。

5. volatile-random：

   • 含义： 从设置了过期时间的 key 中，随机移除 key。
   • 表现： 只会淘汰设置了过期时间的 key，如果所有 key 都没有设置过期时间，则不会进行淘汰。
   • 适用场景： 适用于需要对 key 设置过期时间，且对淘汰哪个 key 没有要求的场景。
   • 想象一下： 就像一个盲盒游戏，你不知道会抽到哪个 key。

6. volatile-ttl：

   • 含义： 从设置了过期时间的 key 中，移除剩余生存时间（Time To Live，TTL）最短的 key。
   • 表现： 优先淘汰快要过期的 key。
   • 适用场景： 适用于需要尽可能保留更多 key 的场景。
   • 想象一下： 就像一个医生，优先抢救那些生命垂危的病人。

7. allkeys-lfu:

   • 含义： 从所有 key 中，移除最不经常使用的（Least Frequently Used，LFU）key。
   • 表现： 优先淘汰访问频率最低的 key。
   • 适用场景： 在需要考虑key的访问频率，并且希望保留更常用的key的场景下使用。比LRU更能适应某些场景。
   • 想象一下：就像一个图书馆管理员，清理借阅次数最少的书籍。

8. volatile-lfu:

   • 含义： 从所有设置了过期时间的key中，移除最不经常使用的key。
   • 表现： 只会淘汰设置了过期时间的 key，如果所有 key 都没有设置过期时间，则不会进行淘汰。
   • 适用场景： 需要对 key 设置过期时间，同时考虑 key 的访问频率。
   • 想象一下： 就像一个商品打折促销，对那些快过期的且卖的最少的商品进行处理。

为了更清晰地了解这些淘汰策略，我们用表格来总结一下：

淘汰策略	适用 key 范围	淘汰依据	适用场景
noeviction	所有 key	不淘汰	对数据完整性要求非常高，不允许任何数据丢失（不推荐使用）
allkeys-lru	所有 key	最近最少使用 (LRU)	大部分场景，通用策略
volatile-lru	过期 key	最近最少使用 (LRU)	需要对 key 设置过期时间的场景，例如缓存
allkeys-random	所有 key	随机	对数据访问频率没有要求的场景，例如测试环境
volatile-random	过期 key	随机	需要对 key 设置过期时间，且对淘汰哪个 key 没有要求的场景
volatile-ttl	过期 key	剩余生存时间 (TTL) 最短	需要尽可能保留更多 key 的场景
allkeys-lfu	所有 key	最不经常使用 (LFU)	需要考虑key的访问频率，并且希望保留更常用的key的场景
volatile-lfu	过期 key	最不经常使用 (LFU)	需要对 key 设置过期时间，同时考虑 key 的访问频率

三、如何选择合适的淘汰策略？

选择合适的淘汰策略，需要根据实际的业务场景来确定。一般来说，可以参考以下几个原则：

1. 数据的重要性： 如果数据非常重要，不允许丢失，可以选择 noeviction 策略（不推荐使用）。
2. 数据的访问频率： 如果数据访问频率差异较大，可以选择 allkeys-lru 或 volatile-lru 策略。如果希望保留更常用的key，则使用 allkeys-lfu 或 volatile-lfu 策略。
3. 是否需要设置过期时间： 如果需要对 key 设置过期时间，可以选择 volatile-lru、volatile-random 或 volatile-ttl 策略。
4. 场景的特殊性： 在某些特殊的场景下，例如测试环境，可以选择 allkeys-random 策略。

设置淘汰策略的方法也很简单，只需要在 Redis 的配置文件 redis.conf 中添加一行：

maxmemory-policy allkeys-lru

或者，也可以使用 CONFIG SET 命令来动态设置：

redis-cli config set maxmemory-policy allkeys-lru

四、maxmemory 和淘汰策略的“爱恨情仇”

maxmemory 和淘汰策略是 Redis 内存管理的两大支柱，它们相互配合，共同保证了 Redis 的稳定运行。

• maxmemory 就像一个“守门员”，负责限制 Redis 使用的最大内存。
• 淘汰策略就像一个“清洁工”，负责清理 Redis 中不再需要的数据，释放内存空间。

如果没有 maxmemory，Redis 就会无限制地占用内存，导致系统崩溃。如果没有淘汰策略，即使设置了 maxmemory，Redis 也会因为内存不足而无法写入新的数据。

它们之间的关系就像一对“爱恨情仇”的恋人，既相互依赖，又相互制约。只有它们配合默契，才能让 Redis 健康成长。

五、一些需要注意的细节

• LRU 和 LFU 的近似实现： Redis 的 LRU 和 LFU 算法并不是完全精确的，而是采用近似算法，通过随机采样来选择淘汰的 key。这意味着，即使某个 key 最近被访问过，也可能被淘汰。
• 淘汰策略的性能影响： 不同的淘汰策略对 Redis 的性能有不同的影响。一般来说，LRU 和 LFU 策略的性能相对较好，而 TTL 策略的性能相对较差。
• 监控 Redis 的内存使用情况： 建议定期监控 Redis 的内存使用情况，及时调整 maxmemory 和淘汰策略，以保证 Redis 的最佳性能。可以使用 INFO memory 命令来查看 Redis 的内存使用情况。

六、总结

今天，我们一起深入探讨了 Redis 的 maxmemory 参数和淘汰策略，相信大家对它们有了更深入的了解。

记住，maxmemory 是 Redis 内存的“紧箍咒”，淘汰策略是 Redis 内存管理的“生死簿”。选择合适的 maxmemory 和淘汰策略，可以让 Redis 更好地服务于你的业务。

希望今天的分享对大家有所帮助！如果大家还有什么问题，欢迎在评论区留言，我们一起探讨。 下次再见！😊