當(dāng)用Redis作為一個(gè)LRU存儲(chǔ)時(shí)，有些時(shí)候是比較方便的，在你增添新的數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)自動(dòng)驅(qū)逐舊的數(shù)據(jù)。這種行為在開發(fā)者論壇是非常有名的，因?yàn)檫@是流行的memcached系統(tǒng)的默認(rèn)行為。

LRU實(shí)際上只是支持驅(qū)逐的方式之一。這頁(yè)包含更多一般的Redis maxmemory指令的話題用于限制內(nèi)存使用到一個(gè)定額，同時(shí)它也深入的涵蓋了Redis所使用的LRU算法，實(shí)際上是精確LRU的近似值。

一、Maxmemory設(shè)置指令

Maxmemory設(shè)置指令用于配置Redis的數(shù)據(jù)集使用指定量的內(nèi)存。可以用redis conf.file設(shè)置指令,或者可以在稍晚的時(shí)候在運(yùn)行時(shí)間用config set命令。

例如，為了設(shè)置內(nèi)存局限于100百萬(wàn)字節(jié)，下列指令可在redis.conf file內(nèi)使用。設(shè)置maxmemory到零使得沒有內(nèi)存限制。這是64位系統(tǒng)的默認(rèn)行為，而32位系統(tǒng)使用3GB內(nèi)隱記憶極限。

maxmemory 100mb

當(dāng)達(dá)到指定量的內(nèi)存后，就可以選擇不同的行為，稱為策略。Redis可以返回錯(cuò)誤的指令，導(dǎo)致使用更多的內(nèi)存，或者為了每次增加新的數(shù)據(jù)后返回指定的內(nèi)存，它可以驅(qū)逐一些舊的數(shù)據(jù)。

二、驅(qū)逐策略

當(dāng)?shù)竭_(dá)maxmemory極限時(shí)，使用maxmemory-策略配置指令來(lái)執(zhí)行具體的Redis動(dòng)作。

以下策略可以使用：

1、noeviction：達(dá)到內(nèi)存限額后返回錯(cuò)誤，客戶嘗試可以導(dǎo)致更多內(nèi)存使用的命令（大部分寫命令，但DEL和一些例外）

2、allkeys-lru：為了給新增加的數(shù)據(jù)騰出空間，驅(qū)逐鍵先試圖移除一部分最近使用較少的（LRC）。

3、volatile-lru：為了給新增加的數(shù)據(jù)騰出空間，驅(qū)逐鍵先試圖移除一部分最近使用較少的（LRC），但只限于過(guò)期設(shè)置鍵。

4、allkeys-random: 為了給新增加的數(shù)據(jù)騰出空間，驅(qū)逐任意鍵。

5、volatile-random: 為了給新增加的數(shù)據(jù)騰出空間，驅(qū)逐任意鍵，但只限于有過(guò)期設(shè)置的驅(qū)逐鍵。

6、volatile-ttl: 為了給新增加的數(shù)據(jù)騰出空間，驅(qū)逐鍵只有秘鑰過(guò)期設(shè)置，并且首先嘗試縮短存活時(shí)間的驅(qū)逐鍵。

如果沒有秘鑰去驅(qū)逐匹配先決條件，策略volatile-lru, volatile-random 和volatile-ttl行為很像noeviction。

那么根據(jù)你應(yīng)用的訪問(wèn)模式選擇正確的驅(qū)逐策略是很重要的。然而在應(yīng)用運(yùn)行時(shí)你可以在運(yùn)行時(shí)間重新設(shè)置策略，并且監(jiān)控緩存缺失的數(shù)量并為了調(diào)整你的設(shè)置點(diǎn)擊Redis信息輸出。

三、近似LRU算法

Redis的LRU算法不是準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)。也就是說(shuō)Redis沒有為逐出選擇 最好的候選人 ，也就是沒有選擇過(guò)去最后被訪問(wèn)離現(xiàn)在最久的。反而 是去執(zhí)行一個(gè) 近似LRU的算法，通過(guò)抽樣少量的key，并且逐出抽樣中最后被訪問(wèn)離現(xiàn)在最久的key（最老的訪問(wèn)時(shí)間）。

在Redis 3.0（目前的測(cè)試版），算法被改進(jìn)了，使用了一個(gè)逐出最佳候選池。改進(jìn)了算法的性能，使它更加近似真正LRU算法。

算法中，關(guān)于逐出檢測(cè)的樣品數(shù)量，你可以自己去調(diào)整。配置參數(shù)是：

maxmemory-samples 5

Redis沒有使用真正實(shí)現(xiàn)LRU算是的原因是，因?yàn)橄母嗟膬?nèi)存。然而對(duì)于使用Redis的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，事實(shí)上是等價(jià)的。下面是Redis的LRU算法和真正LRU算法的比較：

給出配置數(shù)量的key生成上面的圖表。key從第一行到最后一行被訪問(wèn)，那么第一個(gè)key是LRU算法中最好的逐出候選者。之后有50%的key被添加，那么一半的舊key被逐出。

在上圖中你可以看見3個(gè)明顯的區(qū)別：

1、淺灰色帶是被逐出的對(duì)象。

2、灰色帶是沒有被逐出的對(duì)象。

3、綠色帶是被添加的對(duì)象。

LRU理論實(shí)現(xiàn)是在所有的舊key中前一半被逐出。Redis使用的是近似過(guò)期的key被逐出。

如你所見，3.0的工作比2.8更好，然而在2.8版本中，大多數(shù)最新訪問(wèn)對(duì)象的仍然保留。在3.0使用樣品為10 時(shí)，性能非常接近理論上的LRU算法。

注意：LRU僅僅是一個(gè)預(yù)測(cè)模式，給出的key很可能在未來(lái)被訪問(wèn)。此外，如果你的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式類似于冪律（線性的），大多數(shù)key都可能被訪問(wèn)那么這個(gè)LRU算法的處理就是非常好的。

在實(shí)戰(zhàn)中 ，我們發(fā)現(xiàn)使用冪律（線性的）的訪問(wèn)模式，在真正的LRU算法和Redis的LRU算法之間差異很小或者不存在差異。

你可以提升樣品大小配置到10，它將接近真正的LRU算法，并且有不同錯(cuò)過(guò)率，但是要消耗更多的CPU。

在調(diào)試時(shí)使用不同的樣品大小去調(diào)試非常簡(jiǎn)單，使用命令CONFIG SET maxmemory-samples 實(shí)現(xiàn)。

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