各位观众老爷，各位技术大咖，早上好、中午好、晚上好！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”的程序猿小李。今天，咱们不聊人生理想，不谈诗和远方，就来唠唠嗑，聊聊Redis里一个至关重要，但又容易被忽视的小家伙——maxmemory-policy，也就是咱们常说的“内存淘汰策略”。
咱们都知道，Redis是内存数据库，速度杠杠的。但是，内存是有限的，总有一天会被塞满。那怎么办呢？难道让Redis罢工，撂挑子不干了吗？当然不行！这时候，就需要我们的maxmemory-policy闪亮登场，它就像一个贤内助，默默地帮我们管理内存，淘汰掉那些不常用的数据，让Redis始终保持活力。
今天，小李就来给大家详细解读一下，如何根据不同的业务场景，选择最适合你的maxmemory-policy。保证让你听完之后，醍醐灌顶，茅塞顿开，从此不再为内存问题而烦恼！
一、 什么是maxmemory-policy？它到底有什么用？
首先，咱们得搞清楚，什么是maxmemory-policy。简单来说，它就是Redis在内存达到上限(maxmemory配置)时，用来决定淘汰哪些数据的策略。你可以把它想象成一个“数据清理工”，专门负责把那些“占着茅坑不拉屎”的数据踢出去，腾出空间给新来的数据。
maxmemory-policy的主要作用就是：
- 保证Redis的稳定运行： 避免内存溢出导致Redis崩溃。
- 提高Redis的性能： 淘汰不常用的数据，减少内存占用，加快查询速度。
- 适应不同的业务场景： 不同的业务对数据的重要性有不同的要求，选择合适的淘汰策略可以更好地满足业务需求。
二、Redis的内存淘汰策略家族大盘点：
Redis的maxmemory-policy可不是单枪匹马，它是一个大家族，里面住着各种各样的“数据清理工”。咱们来逐一认识一下：
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No Eviction (默认策略): 🙅♂️
- 特点： 宁死不屈！只要内存满了，就直接拒绝写入操作，返回错误。
- 适用场景： 适用于对数据完整性要求极高，绝对不允许数据丢失的场景。例如，核心金融系统的账户信息，如果因为内存满了而导致数据写入失败，那可就捅娄子了！
- 缺点： 过于保守，容易导致Redis频繁报错，影响业务的可用性。
- 比喻： 就像一个固执的老头，死守着自己的东西，寸步不让。
- 备注： 如果你选择了这个策略，一定要确保你的Redis服务器有足够的内存，或者通过其他手段来控制数据的增长速度。
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Volatile-lru: ⏳
- 特点： 从设置了过期时间(TTL)的数据中，选择最近最少使用(Least Recently Used)的数据进行淘汰。
- 适用场景： 适用于缓存一些有时效性的数据，例如，验证码、token等。这些数据本身就有过期时间，如果内存满了，优先淘汰掉那些不常用的，也符合业务需求。
- 缺点： 如果所有数据都没有设置过期时间，那么这个策略就形同虚设了，不会淘汰任何数据。
- 比喻： 就像一个“选择性遗忘”的人，只记得那些重要的，经常用的，对于那些不重要的，过期的，就统统忘掉。
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Allkeys-lru: 🗑️
- 特点： 从所有数据中，选择最近最少使用(Least Recently Used)的数据进行淘汰。
- 适用场景： 适用于所有数据的重要性都差不多，且没有设置过期时间的场景。例如，缓存一些不经常更新的配置信息，或者一些浏览量较低的文章等。
- 缺点： 可能会淘汰掉一些虽然不经常使用，但是非常重要的数据。
- 比喻： 就像一个“雨露均沾”的人，不管是谁，只要不经常用，就统统清理掉。
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Volatile-ttl: ⏰
- 特点： 从设置了过期时间(TTL)的数据中，选择剩余时间最短的数据进行淘汰。
- 适用场景： 适用于缓存一些有时效性的数据，且希望尽快淘汰掉那些即将过期的数据。例如，一些活动的倒计时信息，或者一些临近失效的优惠券等。
- 缺点： 如果所有数据都没有设置过期时间，或者剩余时间都差不多，那么这个策略的效果就不明显了。
- 比喻： 就像一个“时间管理大师”，总是优先处理那些即将到期的任务。
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Allkeys-random: 🎲
- 特点： 从所有数据中，随机选择数据进行淘汰。
- 适用场景： 适用于对数据的重要性没有特别的要求，且不需要考虑数据的访问频率的场景。例如，一些随机生成的数据，或者一些临时的测试数据等。
- 缺点： 淘汰的数据可能是一些经常使用的数据，导致缓存命中率下降。
- 比喻： 就像一个“抓阄”的人，随便抓一个就淘汰掉，完全不考虑数据的价值。
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Volatile-random: 🤷♀️
- 特点： 从设置了过期时间(TTL)的数据中，随机选择数据进行淘汰。
- 适用场景： 适用于缓存一些有时效性的数据，且不需要考虑数据的访问频率的场景。
- 缺点： 和
Allkeys-random类似，可能会淘汰掉一些经常使用的数据。 - 比喻： 就像一个“瞎猫碰死耗子”的人，随机选择一个设置了过期时间的数据进行淘汰。
| 策略名称 | 淘汰范围 | 淘汰依据 | 适用场景 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| No Eviction | 无 | 不淘汰 | 对数据完整性要求极高，不允许数据丢失 | 容易导致Redis频繁报错，影响业务可用性 |
| Volatile-lru | 已设置TTL数据 | 最近最少使用(LRU) | 缓存有时效性的数据，例如验证码、token | 如果所有数据都没有设置过期时间，则策略无效 |
| Allkeys-lru | 所有数据 | 最近最少使用(LRU) | 所有数据重要性差不多，且没有设置过期时间，例如不经常更新的配置信息 | 可能会淘汰掉一些虽然不经常使用，但非常重要的数据 |
| Volatile-ttl | 已设置TTL数据 | 剩余时间最短(TTL) | 缓存有时效性的数据，希望尽快淘汰即将过期的数据，例如活动倒计时信息、临近失效的优惠券 | 如果所有数据都没有设置过期时间，或者剩余时间都差不多，则策略效果不明显 |
| Allkeys-random | 所有数据 | 随机 | 对数据的重要性没有特别的要求，且不需要考虑数据的访问频率，例如随机生成的数据、临时测试数据 | 淘汰的数据可能是一些经常使用的数据，导致缓存命中率下降 |
| Volatile-random | 已设置TTL数据 | 随机 | 缓存有时效性的数据，且不需要考虑数据的访问频率 | 和Allkeys-random类似，可能会淘汰掉一些经常使用的数据 |
三、 如何根据业务场景选择合适的maxmemory-policy？
了解了Redis的各种内存淘汰策略之后，咱们就要开始思考，如何根据自己的业务场景，选择最合适的策略呢？小李给大家总结了几个常用的场景，并给出了相应的建议：
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场景一：电商网站的商品信息缓存：
- 特点： 商品信息更新频率较低，但是访问量很高，对响应速度要求很高。
- 建议： 使用
Allkeys-lru策略。因为商品信息更新频率较低，可以认为所有数据的价值都差不多，使用LRU策略可以保证经常访问的商品信息始终留在内存中，提高缓存命中率。 - 原因： LRU策略可以根据访问频率来淘汰数据，保证经常访问的数据始终留在内存中，提高缓存命中率。
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场景二：在线游戏的玩家信息缓存：
- 特点： 玩家信息更新频繁，但是对数据的一致性要求很高，不允许数据丢失。
- 建议： 使用
No Eviction策略，并配合持久化功能。虽然No Eviction策略会拒绝写入操作，但是可以保证数据的一致性。同时，开启持久化功能，可以将数据定期备份到磁盘上，防止数据丢失。 - 原因： 在线游戏对数据的一致性要求很高，不允许出现数据丢失的情况。使用
No Eviction策略可以保证数据的一致性，同时开启持久化功能可以防止数据丢失。
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场景三：验证码缓存：
- 特点： 验证码的有效期很短，且只需要使用一次。
- 建议： 使用
Volatile-ttl策略，并设置合适的过期时间。因为验证码的有效期很短，使用TTL策略可以保证尽快淘汰掉那些已经过期的验证码，释放内存空间。 - 原因： 验证码的有效期很短，使用TTL策略可以保证尽快淘汰掉那些已经过期的验证码，释放内存空间。
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场景四：排行榜数据缓存：
- 特点： 排行榜数据更新频率较高，且需要实时展示最新的排名。
- 建议： 使用
Allkeys-lru策略，并配合Sorted Set数据结构。Sorted Set可以按照分数对数据进行排序，方便实时展示最新的排名。同时，使用LRU策略可以保证经常访问的排行榜数据始终留在内存中，提高查询速度。 - 原因： Sorted Set可以按照分数对数据进行排序，方便实时展示最新的排名。同时，使用LRU策略可以保证经常访问的排行榜数据始终留在内存中，提高查询速度。
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场景五：消息队列的未消费消息缓存：
- 特点： 消息的可靠性非常重要，不能丢失。
- 建议： 使用
No Eviction策略，并配合持久化和ACK机制。确保消息不会因为内存溢出而丢失，同时通过持久化保证即使Redis重启，消息也不会丢失。ACK机制则确保消息被成功消费后才从队列中移除。 - 原因： 消息的可靠性是关键，任何淘汰策略都有可能导致消息丢失，因此使用最保守的
No Eviction。
四、 maxmemory-policy之外的优化手段：
除了选择合适的maxmemory-policy之外，还有一些其他的优化手段，可以帮助我们更好地管理Redis的内存：
- 合理设置
maxmemory： 根据服务器的内存大小和业务需求，合理设置maxmemory的值。如果maxmemory设置得太小，会导致Redis频繁进行内存淘汰，影响性能；如果maxmemory设置得太大，可能会导致Redis占用过多的内存，影响其他服务的运行。 - 使用合适的数据结构： Redis提供了多种数据结构，例如String、List、Set、Hash、Sorted Set等。选择合适的数据结构可以有效地减少内存占用。例如，可以使用Hash来存储对象，而不是使用多个String来存储对象的属性。
- 压缩数据： 对于一些可以压缩的数据，可以使用压缩算法进行压缩，减少内存占用。例如，可以使用gzip算法压缩HTML页面或者JSON数据。
- 分片集群： 如果单个Redis实例的内存无法满足业务需求，可以考虑使用分片集群。分片集群可以将数据分散存储到多个Redis实例上，从而扩展内存容量。
- 监控和告警： 定期监控Redis的内存使用情况，并设置告警阈值。当内存使用率超过阈值时，及时进行处理，防止内存溢出。
五、 总结：
选择合适的maxmemory-policy是一个需要综合考虑多种因素的决策。我们需要根据自己的业务场景，数据的重要性，数据的访问频率等因素，选择最适合自己的策略。同时，我们还需要配合其他的优化手段，才能更好地管理Redis的内存，保证Redis的稳定运行和高性能。
希望今天的分享能够帮助大家更好地理解和使用Redis的maxmemory-policy。记住，没有最好的策略，只有最适合你的策略！
最后，小李祝大家代码无bug，升职加薪！咱们下期再见！😉