大数据-47 Redis 缓存过期 淘汰删除策略 LRU LFU 基础概念
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Redis中的LRU淘汰策略深入解析
在Redis这样的内存数据存储系统中,内存管理是一个至关重要的环节。由于物理内存是有限的资源,当Redis中存储的数据量不断增长时,如何有效地利用和管理内存,防止内存溢出,成为了Redis设计和运维中需要重点考虑的问题。为了解决这个问题,Redis提供了一系列的淘汰策略,其中最常见和广泛使用的就是最近最少使用(Least Recently Used,简称L....
Redis 为何使用近似 LRU 算法淘汰数据,而不是真实 LRU?
在《Redis 数据缓存满了怎么办?》我们知道 Redis 缓存满了之后能通过淘汰策略删除数据腾出空间给新数据。淘汰策略如下所示:redis内存淘汰设置过期时间的 keyvolatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu 这四种策略淘汰的数据范围是设置了过期时间的数据。所有的 keyallkeys-lru、allkeys-random、a....
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《吊打面试官》系列-Redis哨兵、持久化、主从、手撕LRU
正文上几期《吊打面试官》还没看的小伙伴可以回顾一下(明明就写了两期说的好像很多一样)!《吊打面试官》系列-Redis基础《吊打面试官》系列-缓存雪崩、击穿、穿透大家都知道一个技术的引入方便了开发,解决了各种问题,但是也会带来对应的问题,技术是把双刃剑嘛,集群的引入也会带来很多问题,如:集群的高可用怎么保证,数据怎么同步等等,我们话不多说,有请下一位受害者为我们展示。面试开始三个大腹便便,穿着格子....
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Redis如何实现LRU(Least Recently Used)淘汰策略?
Redis如何实现LRU(Least Recently Used)淘汰策略?在Redis中,当内存达到设定的最大使用量时,需要选择一些键进行淘汰,以释放内存空间。Redis提供了多种淘汰策略,其中包括LRU淘汰策略。LRU淘汰策略是指最近最少使用的键会被优先淘汰。Redis通过维护一个键的访问时间信息来实现LRU淘汰策略。下面是一个使用Java操作Redis实现LRU淘汰策略的示例代码:impo....
【LRU】一文让你弄清 Redis LRU 页面置换算法
Q:一天同事问,我放在 redis 中的 key,为什么有时候过一段时间数据就没有了,我并没有设置过期时间呀??A:你的 redis 淘汰策略是什么样的,这个 key 可能是被 redis 自身的淘汰策略干掉了一看 redis 的 config 文件 redis.conf果然,你配置的是 maxmemory_policy allkey-lfu ,这个是 Redis 中的淘汰策略,是会从 redi....
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Redis过期策略和内存淘汰机制(手写LRU算法)
1 问题分析:redis 的过期策略都有哪些?内存淘汰机制都有哪些?手写一下 LRU 代码实现?如果你连这个问题都不知道,上来就懵了,回答不出来,那线上你写代码的时候,想当然的认为写进 redis 的数据就一定会存在,后面导致系统各种 bug,谁来负责?常见的有两个问题:往 redis 写入的数据怎么没了?可能有同学会遇到,在生产环境的 redis 经常会丢掉一些数据,写进去了,过一会儿可能就没....
LRU算法与Caffeine、Redis中的缓存淘汰策略详解与比较
LRU算法与Caffeine、Redis中的缓存淘汰策略详解与比较 大家好,欢迎来到我的博客!在今天的文章中,我们将探讨缓存淘汰策略中的LRU算法,并将其与Caffeine和Redis两个流行的缓存库的淘汰策略进行比较。让我们一起深入了解吧! 什么是LRU算法? LRU,即"Least Re...
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缓存杂谈(五) Redis的过期策略 及 LRU 算法
Redis的过期策略能介绍一下嘛,能不能手写一个LRU算法 Redis中的数据失效方式 设置TTL(过期时间) RedisTTL时间到了之后,Redis如何批量删除key以及Value 定期删除+惰性删除 定期删除:指的是Redis默认每隔100MS就随机抽取一些设置了过期时间的key,检查其是否过期,如果过期了,就直...
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使用 Redis 作为 LRU 缓存
https://redis.io/topics/lru-cache当 Redis 用作缓存时,通常可以很方便地让它在您添加新数据时自动淘汰旧数据。这种行为在开发者社区中是众所周知的,因为它是流行的 memcached 系统的默认行为。LRU 实际上只是支持的淘汰方法之一。本页涵盖了 Redis maxmemory 指令的更一般主题,该指令用于将内存使用量限制在固定数量,还深入介绍了 Redis ....
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阿里云NoSQL数据库提供了一种灵活的数据存储方式,可以支持各种数据模型,包括文档型、图型、列型和键值型。此外,它还提供了一种分布式的数据处理方式,可以支持高可用性和容灾备份。包含Redis社区版和Tair、多模数据库 Lindorm、MongoDB 版。
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