簡介（朋友圈文案）：緩存驅(qū)逐是指從緩存中刪除特定數(shù)據(jù)的過程。當(dāng)緩存達(dá)到最大存儲容量時(shí)，必須刪除一些數(shù)據(jù)，為新數(shù)據(jù)騰出空間。本文將深入探討與緩存驅(qū)逐有關(guān)的細(xì)節(jié)，并就如何選擇合適的緩存驅(qū)逐策略給出建議。

引導(dǎo)語：在你搭建并配置了一個(gè)Redis數(shù)據(jù)庫之后，Redis成功地提升了應(yīng)用程序性能。然而這里有一個(gè)潛在問題，隨著緩存數(shù)據(jù)的快速增加和內(nèi)存占用率的逐漸上升，你很快會發(fā)現(xiàn)Redis緩存容量即將達(dá)到硬件存儲容量上限?；蛟S你曾聽說用過緩存驅(qū)逐來解決這個(gè)問題，但究竟是怎么一回事呢？

無論你是在新興企業(yè)中擔(dān)任開發(fā)人員，還是在大型企業(yè)中擔(dān)任系統(tǒng)管理員，了解緩存驅(qū)逐策略，并了解何時(shí)以及如何使用，都至關(guān)重要。在本文中，我們將深入探討這些細(xì)節(jié)，讓你對緩存驅(qū)逐有更清晰的認(rèn)識。

一、對緩存驅(qū)逐的理解

在Redis或任何依賴緩存的系統(tǒng)中，緩存驅(qū)逐策略都至關(guān)重要。它是解決緩存空間大小和內(nèi)存占用問題的關(guān)鍵。當(dāng)緩存數(shù)據(jù)達(dá)到硬件容量上限時(shí)，緩存系統(tǒng)必須做出決策：是拒絕接收新的數(shù)據(jù)，還是通過丟棄舊的數(shù)據(jù)為新數(shù)據(jù)騰出空間？

此時(shí)，緩存驅(qū)逐就發(fā)揮作用了。為了保持最佳性能和數(shù)據(jù)一致性，在緩存達(dá)到上限時(shí)，緩存系統(tǒng)需要進(jìn)行一系列判斷，以確定應(yīng)該保留哪些緩存數(shù)據(jù)，或者需要丟棄哪些緩存數(shù)據(jù)。

緩存驅(qū)逐是指從緩存中刪除特定數(shù)據(jù)的過程。當(dāng)緩存達(dá)到硬件最大存儲容量時(shí)，必須刪除一些數(shù)據(jù)，為新數(shù)據(jù)騰出空間。

二、緩存驅(qū)逐策略

緩存驅(qū)逐策略是一種協(xié)議，它解決的問題是當(dāng)緩存達(dá)到上限時(shí)，緩存系統(tǒng)需要如何應(yīng)對。不同的策略對應(yīng)不同的程序來實(shí)現(xiàn)，用于確定應(yīng)該驅(qū)逐（即刪除）哪些舊數(shù)據(jù)。以下是一些常見的策略。

• 最近最少使用（Least Recently Used, LRU）：想象一下，您正在整理衣柜，您會優(yōu)先扔掉哪些物品？是學(xué)生時(shí)代遺留的格子襯衫，還是近期購入的一頂鴨舌帽？LRU緩存驅(qū)逐策略會首先刪除近期被訪問次數(shù)最少的緩存數(shù)據(jù)。其基本假設(shè)是不經(jīng)常被訪問的數(shù)據(jù)在短期內(nèi)不會再次被訪問。
• 最不頻繁使用（Least Frequently Used, LFU）：假設(shè)你是一名圖書管理員，你將如何選擇要從圖書館書架上移除的書籍？很可能是那些被借閱次數(shù)最少的書籍，這也是LFU緩存驅(qū)逐策略的思想。LFU策略會優(yōu)先驅(qū)逐最不經(jīng)常被訪問的緩存數(shù)據(jù)，其基本假設(shè)是近期不再需要這些項(xiàng)目。
• Window TinyLFU（W-TinyLFU）：這個(gè)策略稍微復(fù)雜一些。想象一下，你是一名電臺DJ，你希望播放那些受歡迎且最近熱門的歌曲。W-TinyLFU緩存驅(qū)逐策略根據(jù)數(shù)據(jù)的新舊程度和訪問頻率判斷數(shù)據(jù)的價(jià)值，從而將最有價(jià)值的數(shù)據(jù)保留在緩存中。W-TinyLFU在處理多變的訪問模式和分布式緩存環(huán)境時(shí)尤為有效。
• 生存時(shí)間（Time to Live, TTL）：想象一下，冰箱里有一盒新鮮的圣女果，如果在冰箱里放太久，就會開始變質(zhì)。此時(shí)，不管你有多喜歡它們，都應(yīng)該將它們?nèi)拥?。TTL在緩存中有類似的概念。每個(gè)緩存數(shù)據(jù)都有一個(gè)特定的“過期時(shí)間”。一旦達(dá)到該時(shí)間限制，無論訪問頻率或最近訪問次數(shù)如何，數(shù)據(jù)都會被驅(qū)逐。這種策略可以確保過時(shí)的數(shù)據(jù)被及時(shí)清除。它適用于需要定期更新數(shù)據(jù)，并確保緩存不提供舊數(shù)據(jù)的情況。

策略的有效性取決于具體的使用情況，沒有一種策略適用于所有場景。在選擇和使用緩存驅(qū)逐策略時(shí)，需要仔細(xì)考慮應(yīng)用程序的特定需求和數(shù)據(jù)訪問模式。

三、采用默認(rèn)設(shè)置的風(fēng)險(xiǎn)

在Redis中，默認(rèn)的驅(qū)逐策略是易失性LRU（volatile-LRU）。但僅僅依賴默認(rèn)策略而不了解其潛在影響，就可能存在一定風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)用程序服務(wù)于多樣化的用戶需求，數(shù)據(jù)模式和數(shù)據(jù)驅(qū)逐要求可能存在巨大差異。通過正確設(shè)置驅(qū)逐策略可以預(yù)防潛在的問題。

1、第一道防線：監(jiān)控

首先，我們需要監(jiān)控緩存性能以確認(rèn)何時(shí)需要進(jìn)行驅(qū)逐操作。我們通過監(jiān)控工具達(dá)成這一目的。

在Redis中，可以通過INFO命令來監(jiān)控緩存性能，也可以使用第三方監(jiān)控工具提供更詳細(xì)的性能分析。

優(yōu)化緩存性能涉及兩個(gè)方面，需要根據(jù)監(jiān)控性能時(shí)所發(fā)現(xiàn)的信息，對緩存設(shè)置和緩存驅(qū)逐策略進(jìn)行調(diào)整。分布式緩存場景中，監(jiān)控與調(diào)優(yōu)在確保跨多節(jié)點(diǎn)一致、緩存的高效管理時(shí)尤為重要。

2、選擇合適的Redis驅(qū)逐策略

在Redis中，緩存由maxmemory配置指令進(jìn)行管理，該指令用于設(shè)置內(nèi)存限制。而maxmemory-policy配置指令則根據(jù)所選擇的緩存驅(qū)逐策略來指導(dǎo)Redis進(jìn)行驅(qū)逐決策。這些配置項(xiàng)都存儲在redis.conf配置文件中。
Redis提供了多種驅(qū)逐策略，但以下幾種可能是你最關(guān)心的策略。

(1)allkeys-lru

Redis的allkeys-lru策略用于刪除最近最少使用的緩存數(shù)據(jù)，且無論是否設(shè)置了過期時(shí)間。

• 這個(gè)策略中，Redis會額外記錄每個(gè)鍵的最后訪問時(shí)間。每次讀取或?qū)懭腈I時(shí)，Redis會更新這個(gè)信息。
• 當(dāng)Redis達(dá)到內(nèi)存限制并且需要驅(qū)逐數(shù)據(jù)時(shí)，它會尋找最長時(shí)間未被訪問的鍵，也就是"最近最少使用"的鍵。
• 接著，Redis會刪除這些鍵，為新的數(shù)據(jù)騰出可用的空間。

allkeys-lru策略適用于Redis數(shù)據(jù)庫中的所有鍵，無論是否設(shè)置了過期時(shí)間。與volatile-lru策略不同的是，后者僅適用于設(shè)置了過期時(shí)間的鍵。

(2)volatile-lru

volatile-lru策略用于刪除設(shè)置了過期時(shí)間的最近最少使用的緩存數(shù)據(jù)。這個(gè)策略適用于那些需要定期刷新數(shù)據(jù)的場景。

(3)allkeys-lfu

allkeys-lfu策略會刪除使用頻率最低的鍵。

• 在這個(gè)策略中，Redis會記錄每個(gè)鍵的訪問頻率。每次讀取或?qū)懭腈I時(shí)，Redis會更新與鍵相關(guān)聯(lián)的計(jì)數(shù)器。
• 當(dāng)Redis達(dá)到內(nèi)存限制時(shí)，它會尋找具有最低訪問頻率的鍵。
• 然后，Redis會刪除這些鍵，為新的數(shù)據(jù)騰出可用的空間。

(4)volatile-lfu

與allkeys-lfu類似，volatile-lfu策略僅適用于設(shè)置了過期時(shí)間的鍵。且按訪問頻率評判鍵的價(jià)值，當(dāng)緩存達(dá)到上限時(shí)，刪除訪問頻率最低的鍵。

(5)volatile-ttl

volatile-ttl策略優(yōu)先刪除具有最短TTL的鍵。

• 這個(gè)策略中，Redis會記錄每個(gè)鍵的TTL，即鍵的生存時(shí)間。TTL是一個(gè)持續(xù)時(shí)間，在到期之后，鍵將自動刪除。
• 當(dāng)Redis達(dá)到內(nèi)存限制時(shí)，它會尋找具有最短TTL的鍵，也就是即將過期的鍵。
• Redis會刪除這些鍵，為新的數(shù)據(jù)騰出可用的空間。

(6)noeviction

顧名思義，noeviction策略是當(dāng)Redis達(dá)到內(nèi)存限制并收到寫入命令時(shí)，不會驅(qū)逐任何鍵，而是返回錯(cuò)誤。

• 當(dāng)Redis達(dá)到內(nèi)存限制并且收到寫入命令時(shí)，它會檢查驅(qū)逐策略。
• 如果策略設(shè)置為noeviction，則Redis不會驅(qū)逐任何鍵，而是向?qū)懭朊罘祷劐e(cuò)誤。
• 在這種情況下，應(yīng)用程序代碼需要確定如何處理該錯(cuò)誤條件。

事實(shí)上，以上每種策略都各有其優(yōu)缺點(diǎn)，最適合的策略需要依具體業(yè)務(wù)需求而定。

當(dāng)處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，使用良好結(jié)構(gòu)的緩存，并結(jié)合適當(dāng)?shù)木彺骝?qū)逐策略，可以更好地保持緩存的性能。Redis以其豐富的功能成為優(yōu)秀的緩存解決方案，并為處理大型數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序提供了強(qiáng)大的支持。有效的緩存管理不僅能通過緩存命中加快數(shù)據(jù)檢索，還能減輕緩存未命中的影響，使得Redis成為各種用例中可靠且高效的緩存解決方案。

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