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Redis的内存淘汰策略- allkeys-lru

news 来源：原创 2024/9/20 23:32:33

`allkeys-lru` 策略简介

在 `allkeys-lru` 策略下，当 Redis 的内存使用达到设置的上限（`maxmemory`）时，它会根据 LRU 算法选择和删除那些最近最少使用的键。LRU 算法会记录每个键的最近访问时间，当内存不足时，Redis 会淘汰那些最久未访问的键。

这种策略非常适合需要缓存大量数据的场景，例如：
- 高流量的 Web 应用程序缓存。
- 需要快速访问的临时数据存储。
- 热点数据频繁变化的应用。

思路与实现

1. **配置 Redis 的内存淘汰策略为 `allkeys-lru`**：
- 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。
- 插入大量数据，模拟达到内存上限。
- 演示当内存达到上限时，Redis 如何自动删除最近最少使用的键。

3. **展示 LRU 淘汰机制**：
- 通过多次访问某些键，让它们成为热点数据。
- 插入新数据，直到内存不足，观察冷数据如何被淘汰。

代码实现

1. 添加依赖

首先，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-lru` 策略：


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

3. Java 代码示例

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


import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException;public class RedisAllKeysLRUExample {// 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 = 100000;    // 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-lru".equals(maxMemoryPolicy)) {System.out.println("警告: 当前内存淘汰策略不是 allkeys-lru，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for (int i = 0; i < INITIAL_LOAD; i++) {String key = "key_" + i;String value = VALUE_PREFIX + i;jedis.set(key, 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. 访问部分键，使其成为热点数据System.out.println("访问部分数据，使其成为热点数据...");for (int i = 0; i < 10000; i++) {String key = "key_" + (i % 100); // 反复访问前100个键jedis.get(key);}System.out.println("热点数据访问完成。");// 3. 插入更多数据，超过内存上限，触发 LRU 淘汰机制System.out.println("插入更多数据以触发 LRU 淘汰...");for (int i = INITIAL_LOAD; i < INITIAL_LOAD + TEST_LOAD; i++) {String key = "key_" + i;String value = VALUE_PREFIX + i;try {jedis.set(key, 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");}}// 4. 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("初始数据中被淘汰的键数量: " + missCount);} finally {// 关闭 Redis 连接jedis.close();}}
}