北京做网站公司电话,济南市网站建设企业,wordpress表,网站主体域名Redis可以存多少数据
32位的操作系统默认3G
谁现在用32位啊?我们说64位的 一般来讲是不设上限的
但是我们也可以主动配置maxmemory, maxmemory支持各单位: maxmemory 1024 (默认字节) maxmemory 1024KB maxmemory 1024MB maxmemory 1204GB 当Redis存储超过这个配置值#…Redis可以存多少数据
32位的操作系统默认3G
谁现在用32位啊?我们说64位的 一般来讲是不设上限的
但是我们也可以主动配置maxmemory, maxmemory支持各单位: maxmemory 1024 (默认字节) maxmemory 1024KB maxmemory 1024MB maxmemory 1204GB 当Redis存储超过这个配置值则触发Redis内存淘汰。
实际上每次进行读写的时候都会去检查是否需要释放内存如果需要则会触发。
那怎么淘汰呢
分两大类
第一类
noeviction,默认就是这种策略此时如果内存达到maxmemory, 则写入操作会失败但 不会淘汰已有数据。 第二类
多种淘汰策略主要支持LRU, LFU, RANDOM, TTL这几个方式: lru:根据LRU (Least recently used 最近最少使用)算法尝试回收最长时间未使用的。
Ifu:根据LFU (Least Frequently Use) 驱逐最不常用的键Ifu是在4.0引入的
random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。
ttl:回收在过期集合的键并且优先回收存活时间(TTL) 较短的键使得新添加的数据有空间存放。
这四种策略可以选择时volatile, 也就是设置了过期时间的Key,或者是alkeys,即全部的Key,所以一共有8种淘汰方式。 LRU算法 最近最久未使用即记录每个Key的最近访问时间维护一一个访问时间的数据 如果为所有数据维护一个顺序列表实际就是做一个双向链表但是如果Redis数据稍微多些这个链表就是巨大的成本对于Redis而言内存是最宝贵的所以Redis选择了近似LRU算法。
近似的LRU算法
在LRU模式redisObject对象 中Iru字段存储的是key被访问时Redis的时钟server.lruclock,当key被访问的时候, Redis会更新这个key的redisObject的Iru字段。注意Redis为了保证核心单线程服务性能缓存了Unix操作系统时钟默认每100毫秒更新一次缓存的值是Unix时间戳取模2^24 近似LRU算法在现有数据结构的基础上采用随机采样的方式来淘汰元素当内存不足时就执行一次近似LRU算法。 具体步骤是随机采样n个key,这个采样个数默认为5,然后根据时间戳淘汰掉最旧的那个key,如果淘汰后内存还是不足就继续随机采样来淘汰。
采样范围
采样范围是什么呢? Redis可以选择范围策略有两种: 1.alkeys, 所有key中随机采样。2.volatile从有过期时间的key随机采样。分别对应alkeys-lru, volatitle-lru。 优化-淘汰池
Redis3.0对近似LRU算法进行了一些优化。 新算法会维护一个大小为16的候选池池中的数据根据访问时间进行排序。第-次随机选取的key都会放入池中, 然后淘汰掉最久未访问的比如第一次选了5个淘汰了1个剩下4个继续留在池子里。 随后每次随机选取的key只有活性比池子里活性最小的key还小时才会放入池中当池子装满了如果有新的key需要放入则将池中活性最大的key移除。
有一个活性堆 最上面永远是活性最小的 如果比它还小才能加入堆 但是如果堆已经满了 那就要把最大的活性的弹出(既然我们要让结果贴合 淘汰最旧的 那就不会弹出活性最大的拉) 合理 里面只存最小活性的 然后每次要淘汰就淘汰活性最小的 原本的近似LRU算法 全局采样 然后从里面拿出一个活性最低的 来近似作为淘汰了全局活性最低的 这到底哪合理了
现在的算法比之前的贴近反正 LFU算法
LFU淘汰算法即Least Frequently Used,最不频繁(断句)淘汰算法顾名思义优先淘汰活跃最低使用频率最低的。
LRU是淘汰最久没使用的 我个人觉得LFU更合理 我肯定要淘汰最不常用的反正 如果使用LRU那么redisObject中lru字段 就是用来存储最近访问时间的这个字段长度是LRU_ _BITS, 这个值一直都是24位。 如果是LFU,因为LRU、LFU是不会同时开启的所以两者可以说是互斥基于这个情况加上节约内存的考虑,Redis在LFU策略下复用Iru字段,还是用它来表示LFU的信息不过将24拆解高16bit存储ldt(L ast DecrementTime),低8bit存储logc(Logistic Counter)
高的16位保存了.上次访问时间戳因为少了8位所以LFU下时间精度是1分钟不然用秒的话2^16次方只能表示65536秒(因为这次的时间只是辅助作用喵)后8位存储的是一个访问计数。 一个Key是否活跃就是这两个字段综合决定的。 如果上一次访问时间很久那么访问计数就会衰减当然最后起作用的就是访问计数。 当某个KEY被访问到的时候
第一步,计算次数衰减 因为无论是多快相对于上次访问-定有时间间隔根据间隔来计算你应该减少的次数。使用的函数就是LFUDecrAndReturn。
第二步一定概率增加访问计数 次数不足5次那一定会增加如果大于5次小于255次会一定概率加1原来的次数越大越困难。除了原来的次数影响之外还有一个Ifu-log-factor参数可以被设置的。也就是说可以通过lfu-log-factor参 数来调节难度这个越大难度也越大如果为0那么每次必然1,很快就能255 255就是最大值,默认是10需要1M流量才能达到最大值。 第三步,更新 当前时间更新到高16位次数更新到低8位。
