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Redis的内存淘汰策略-volatile-ttl

news 来源：原创 2024/9/20 9:27:56

`allkeys-ttl` 策略简介

在 `allkeys-ttl` 策略下，当 Redis 的内存使用达到配置的上限（`maxmemory`）时，它会优先删除那些 TTL（即剩余存活时间）最短的键。TTL 值越小，意味着该键即将过期，更有可能被删除。

这种策略适用于以下场景：
- 需要根据数据的存活时间优先删除数据。
- 应用程序依赖于数据的过期时间进行内存管理。
- 缓存策略需要动态管理数据的生命周期。

思路与实现

1. **配置 Redis 的内存淘汰策略为 `allkeys-ttl`**：
- 在 Redis 配置文件中设置 `maxmemory` 和 `maxmemory-policy` 参数。

2. **实现 Java 程序**：
- 使用 Jedis（Redis 的 Java 客户端库）连接 Redis。
- 插入带有过期时间的数据，模拟达到内存上限。
- 演示当内存达到上限时，Redis 如何根据 TTL 自动删除那些即将过期的键。

3. **展示 `allkeys-ttl` 淘汰机制**：
- 插入不同 TTL 的数据。
- 当达到内存上限时，观察 TTL 最短的数据如何被优先删除。

代码实现

#### 1. 添加依赖

确保您的项目包含 Jedis 依赖。对于 Maven 项目，在 `pom.xml` 中添加以下依赖项：


<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>4.3.1</version>
</dependency>

2. 配置 Redis

在 Redis 配置文件 `redis.conf` 中，确保设置内存上限和 `allkeys-ttl` 策略：


maxmemory 100mb  # 设置最大内存为 100MB
maxmemory-policy allkeys-ttl  # 设置淘汰策略为 allkeys-ttl

3. Java 代码示例

下面是 Java 代码，使用 Jedis 连接 Redis 并演示 `allkeys-ttl` 策略的效果。


import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException;public class RedisAllKeysTTLExample {// Redis 连接配置private static final String REDIS_HOST = "localhost";private static final int REDIS_PORT = 6379;// 数据生成配置private static final int INITIAL_LOAD = 150000; // 初始插入数据数量private static final int TEST_LOAD = 50000;     // 测试插入数据数量private static final String VALUE_PREFIX = "value_"; // 数据前缀public static void main(String[] args) {// 初始化 Redis 连接Jedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT);try {// 检查当前的内存淘汰策略String maxMemoryPolicy = jedis.configGet("maxmemory-policy").get(1);System.out.println("当前 Redis 的内存淘汰策略: " + maxMemoryPolicy);if (!"allkeys-ttl".equals(maxMemoryPolicy)) {System.out.println("警告: 当前内存淘汰策略不是 allkeys-ttl，可能需要修改 redis.conf 文件。");return;}System.out.println("开始插入初始数据...");// 1. 初始加载数据，模拟大量数据插入，每个键都有不同的过期时间for (int i = 0; i < INITIAL_LOAD; i++) {String key = "key_" + i;String value = VALUE_PREFIX + i;int ttl = (i % 300) + 1; // 设置 TTL 为 1 到 300 秒之间的随机数jedis.setex(key, ttl, value);if (i % 10000 == 0) {System.out.println("已插入初始数据 " + i + " 条");}}System.out.println("初始数据插入完成。");// 2. 插入更多数据，超过内存上限，触发 TTL 淘汰机制System.out.println("插入更多数据以触发 TTL 淘汰...");for (int i = INITIAL_LOAD; i < INITIAL_LOAD + TEST_LOAD; i++) {String key = "key_" + i;String value = VALUE_PREFIX + i;int ttl = (i % 300) + 1; // 设置 TTL 为 1 到 300 秒之间的随机数try {jedis.setex(key, ttl, value);} catch (JedisDataException e) {if (e.getMessage().contains("OOM")) {System.out.println("内存不足！无法插入更多数据。写操作被拒绝: " + key);break;} else {throw e; // 其他异常抛出}}if (i % 10000 == 0) {System.out.println("已插入测试数据 " + i + " 条");}}// 3. 验证哪些数据被淘汰System.out.println("验证哪些数据被淘汰...");int missCount = 0;for (int i = 0; i < INITIAL_LOAD; i++) {String key = "key_" + i;String value = jedis.get(key);if (value == null) {missCount++;}}System.out.println("初始数据中被 TTL 策略淘汰的键数量: " + missCount);} finally {// 关闭 Redis 连接jedis.close();}}
}

代码解释

1. **初始化 Redis 连接**：
- 使用 Jedis 连接到本地 Redis 实例。

2. **检查内存淘汰策略**：
- 使用 `jedis.configGet("maxmemory-policy")` 获取当前内存淘汰策略，确保其为 `allkeys-ttl`。

3. **插入初始数据**：
- 使用一个 `for` 循环向 Redis 插入 15 万条数据，模拟达到内存上限的场景。
- 每个键都有不同的 TTL（1 到 300 秒之间的随机数），以便模拟不同的存活时间。

4. **插入更多数据以触发 TTL 淘汰机制**：
- 继续插入额外的 5 万条数据，这将导致 Redis 达到内存上限并触发 `allkeys-ttl` 淘汰策略。Redis 会自动删除 TTL 最短的键来释放内存。

5. **验证哪些数据被淘汰**：
- 遍历初始插入的 15 万条数据，统计哪些键被 `allkeys-ttl` 策略淘汰。结果表明，TTL 最短的数据更可能被删除。

运行代码并观察结果

在运行上述 Java 代码后，Redis 将插入大量数据。一旦内存达到配置的上限，Redis 将根据 `allkeys-ttl` 策略自动删除 TTL 最短的键。这时，您可以观察到即将过期的数据（TTL 值小的数据）优先被删除，而那些仍有较长存活时间的数据得以保留。

`allkeys-ttl` 策略的优势和限制

优势

1. **适应时间敏感的数据缓存**：`allkeys-ttl` 策略基于数据的存活时间来决定淘汰，适合管理那些需要根据生命周期来管理的数据。
2. **自动管理数据的生命周期**：Redis 能够自动管理数据的生命周期，确保即将过期的数据优先被删除，节省内存空间。
3. **提高缓存命中率**：在数据生命周期管理得当的情况下，能够提高缓存命中率，降低数据不必要的丢失。

限制

1. **依赖 TTL 设置的合理性**：该策略依赖于正确设置键的 TTL，如果 TTL 设置不合理，可能会导致重要数据被意外删除。
2. **无法保护高频数据**：与 `allkeys-lru` 或 `allkeys-lfu` 不同，该策略不考虑数据的访问频率，因此高频数据可能会因为 TTL 较短而被删除。