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目前已经更新到了:
Hadoop(已更完)
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Sqoop(已更完)
Zookeeper(已更完)
HBase(已更完)
Redis (正在更新…)
章节内容
上一节我们完成了:
RDB的配置方式、触发方式
RDB的文件结构、优点、缺点
AOF的配置方式、触发方式
AOF的优点、缺点、瘦身方式
RDB + AOF 混合方式
Redis性能
官方数据是:
读 110000次/s
写 81000次/s
长期使用,Key会不断地增加,Redis作为缓存使用,物理内存也会满。
所以需要一个过期淘汰的策略。
MaxMemory
不设置的情况:
Redis 的 Key 是固定的,不会增加。
Redis 作为 DB 使用,保证数据的完整性,不允许淘汰,可以做集群进行扩展。
淘汰策略:禁止驱逐(默认设置)
设置的情况
Redis 作为缓存使用,不断地增加Key,MaxMemory默认是0不进行限制。
在服务器上,保留1G给操作系统,剩下的就可以用作Redis的缓存。
通过修改 redis.conf 可以配置这个值:
maxmemory 1024mb # 获取值 CONFIG GET maxmemory
设置MaxMemory
后,当趋近于
设置的值时,通过缓存的淘汰
策略,就会从内存中删除
。
Expire
(最常用的方式
)在 Redis 中可以使用 expire
设置一个键的存活时间,过了这段时间
,键会自动被删除
。
可以进行如下的测试:
./redis-cli # 2秒失效 expire name 2 get name # 这种是永久有效 set name 123 ttl name # 设置过期时间 expire name 10 ttl name
删除策略
Redis 数据的删除有定时删除、惰性删除、主动删除 三种方式。’
Redis 目前采用的是:
惰性删除
主动删除
定时删除
在设置键的过期时间时,创建一个定时器,让定时器在指定时间时删除键。
惰性删除
在 key 被访问的时候发现过期了,就删除这条数据。
主动删除
我们打开 redis.conf 可以配置主动删除的策略:
# 默认是 no-enviction 不删除 maxmemory-policy allkeys-lru
主动删除: LRU
LRU(Least Recently Used)最近最少使用,算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据。
其核心思想是:如果数据最近被访问过,那么将来被访问的概率也会更高
最常见的实现是使用一个链表来保存数据:
新数据插入到链表头部
每当缓存命中的时候,则将数据移动到链表的头部
当链表满了的时候,将链表尾部的数据删除
在Java中可以使用LinkedHashMap来实现LRU
Redis-LRU
在服务器中保存了 LRU 计数器:server.lrulock,会定时更新,这个值是根据 server.unixtime 来计算的。
LRU的数据淘汰机制是:在数据集中随机挑选几个值,取出其中LRU最大的淘汰掉。
volatile-lru:从设置过期时间的数据集中挑选最少使用的淘汰
allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
LFU
LFU(Least Frequency used)最不经常使用,如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少,那么将来一段时间内被使用的可能性也很小。
volatile-lfu 同LRU
allkeys-lfu 同LRU
volatile-random 从设置过期时间的数据集中随机淘汰数据
allkeys-random 从数据集中任意选择进行淘汰
TTL
volatile-ttl 从设置过期时间的数据里,选择快要过期的数据淘汰
noenviction
禁止驱逐数据,不淘汰数据(默认的)
淘汰策略选择
allkeys-lru 在不确定时一般采用的策略 冷热数据交换等
volatile-lru 比 allkeys-lru性能要差,因为要查过期时间
allkeys-random 希望请求符合平均分布(每个值被访问的概率差不多)
自己控制 volatile-ttl