Redis 内存淘汰策略深度解析(最新推荐)

redis 作为高性能的内存数据库，其内存资源的高效管理直接关系到系统的稳定性和性能。当 redis 的内存使用达到配置的最大值（maxmemory）时，新的写入操作将触发内存淘汰机制（eviction policy），以释放空间存储新数据。本文将深入探讨 redis 的内存淘汰策略、实现原理、适用场景及最佳实践。

一、 内存淘汰策略概述

redis 的内存淘汰策略决定了在内存不足时，如何选择需要删除的键来释放空间。这些策略可以分为两大类：

• 基于过期时间的淘汰​（volatile-*）：仅针对设置了过期时间的键。
• 全局淘汰​（allkeys-*）：针对所有键，无论是否设置过期时间。

redis 支持以下 8 种内存淘汰策略：

​noeviction：默认策略，禁止写入新数据，直接返回错误。
​volatile-lru：淘汰最近最少使用（lru）的设置了过期时间的键。
​volatile-lfu：淘汰最不经常使用（lfu）的设置了过期时间的键。
​volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的键。
​volatile-ttl：优先淘汰剩余生存时间（ttl）最短的键。
​allkeys-lru：淘汰所有键中最近最少使用的键。
​allkeys-lfu：淘汰所有键中最不经常使用的键。
​allkeys-random：随机淘汰任意键。

二、内存淘汰策略详解

2.1 ​noeviction（不淘汰）​

​行为：当内存不足时，拒绝所有写入命令（如 set、lpush），但允许读取操作。
​适用场景：适用于数据不可丢失的场景（如持久化存储），需确保内存足够或配合持久化机制。
​缺点：若内存不足且无持久化，可能导致服务不可用。

2.2 ​lru（least recently used）​

​原理：淘汰最近最久未被访问的键。
​redis 实现：redis 使用近似 lru 算法，通过随机采样（默认取 5 个键）选择最久未使用的键，而非遍历所有键，以减少计算开销。
​适用场景：适用于缓存场景，优先保留热点数据。
​命令示例：

config set maxmemory-policy volatile-lru  # 针对带过期时间的键
config set maxmemory-policy allkeys-lru   # 针对所有键

2.3 ​lfu（least frequently used）​

​原理：淘汰访问频率最低的键（redis 4.0 引入）。
​redis 实现：通过计数器统计键的访问频率，并随时间衰减历史计数，避免长期累积导致无法淘汰旧键。
​适用场景：适合长期缓存，如高频访问的静态数据。
​命令示例：

config set maxmemory-policy volatile-lfu  # 针对带过期时间的键
config set maxmemory-policy allkeys-lfu   # 针对所有键

2.4 ​ttl（time to live）​

​原理：优先淘汰剩余生存时间（ttl）最短的键。
​适用场景：适用于明确知道键生命周期的场景（如临时会话数据）。
​限制：仅对设置了过期时间的键生效。
​命令示例：

config set maxmemory-policy volatile-ttl

2.5 ​random（随机淘汰）​

​原理：随机选择键进行淘汰。
​适用场景：内存压力大且数据重要性均等时，快速释放内存。
​命令示例：

config set maxmemory-policy volatile-random  # 针对带过期时间的键
config set maxmemory-policy allkeys-random   # 针对所有键

三、 内存淘汰的底层实现

3.1 ​lru/lfu 的近似算法

• redis 通过 ​evictionpoolentry​结构维护候选淘汰键池。每次淘汰时，随机采样一组键，更新其访问时间或频率信息，选择最不活跃的键删除。
• ​lru 时钟：redis 使用全局 24 位时钟（精度为秒）记录键的最近访问时间。内存中每个对象存储与全局时钟的差值（lru字段），而非精确时间戳。
• ​lfu 计数器：每个键的 lru 字段被拆分为两部分：
  • 高 16 位：最近访问时间的分钟级精度。
  • 低 8 位：访问频率计数器（0~255），通过概率递增，随时间衰减。

3.2 ​淘汰流程

• 客户端执行写入命令触发内存检查。
• redis 检查 maxmemory 是否已超出。
• 根据配置的策略选择待淘汰键。
• 删除键并触发相关事件（如 evicted 通知）。

四、 如何选择合适的内存淘汰策略？

4.1 ​缓存场景

​推荐策略：allkeys-lru 或 allkeys-lfu
​理由：优先保留热点数据，最大化缓存命中率。

4.2 ​持久化存储

​推荐策略：noeviction（需确保内存足够或启用持久化）。
​替代方案：若允许部分数据丢失，可使用 volatile-lru 结合过期时间。

4.3 ​临时数据场景

​推荐策略：volatile-ttl
​理由：自动清理生命周期明确的数据（如验证码、会话信息）。

4.4 ​混合型数据

​推荐策略：allkeys-lru + 部分键设置过期时间。
​示例：电商系统中，商品详情用 allkeys-lru 缓存，购物车数据设置 ttl。

五、最佳实践与注意事项

5.1 ​配置建议

​设置合理的 maxmemory：通常为物理内存的 80%~90%，避免 oom。
​监控内存使用：

info memory  # 查看内存指标（used_memory、maxmemory）
info stats    # 查看 evicted_keys（淘汰键数量）

5.2 ​避免大规模淘汰

​分片设计：通过集群分散数据，减少单个节点的内存压力。
​预热缓存：重启后预加载高频数据，避免冷启动时集中淘汰。

5.3 ​常见误区

​volatile-ttl 不依赖惰性删除：该策略仅在内存不足时触发，仍需依赖定期/惰性删除清理过期键。
​lfu 计数器并非精确值：访问频率通过概率递增，适用于相对比较而非绝对计数。

六、总结

redis 的内存淘汰策略是平衡内存使用与性能的关键机制。理解不同策略的原理和适用场景，结合业务需求合理配置，可显著提升系统的稳定性和效率。在高并发场景下，建议通过监控工具（如 redisinsight、prometheus）实时跟踪内存和淘汰指标，动态调整策略和资源配置。

通过本文的深度解析，希望您能掌握 redis 内存淘汰的核心机制，并在实践中灵活运用，构建高效可靠的 redis 服务。

参考资料

redis 官方文档：https://redis.io/docs/reference/eviction/
《redis 设计与实现》——黄健宏
redis 源码解析（evict.c、object.c）

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