Redis提供了5种数据淘汰策略： volatile-lru：使用LRU算法进行数据淘汰（淘汰上次使用时间最早的，且使用次数最少的key），只淘汰设定了有效期的key allkeys-lru：使用LRU算法进行数据淘汰，所有的key都可以被淘汰 ...

1.简介 　　Redis官方给的警告，当内存不足时，Redis会根据配置的缓存策略淘汰部分keys，以保证写入成功。当无淘汰策略时或没有找到适合淘汰的key时，Redis直接返回out of memory错误。 2.最大缓存配置 　　在redis中，允许用户设置的最大使用内存大小是 512G ...

Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会进行数据淘汰策略。 Redis 提供了 6 种数据淘汰策略： 1. volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 2. volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 3. ...

缓存淘汰策略 介绍 当 Redis 内存超出物理内存限制时，内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换 (swap)。交换会让 Redis 的性能急剧下降，对于访问量比较频繁的 Redis 来说，这样龟速的存取效率基本上等于不可用。 在生产环境中我们是不允许 Redis 出现交换 ...

用于解决什么问题呢？举个例子1）我们都知道技术都是衍生于问题的。那我们就来说说用来做什么吧。大家可以想想，当我们的物理服务内存只有8G，但是数据却有100G，如何慢慢的放在redis中呢？再加上公司近期资金不够，不能扩展机器怎么办？2）解决上述的问题，我们就要引出一个redis的策略，即是标题 ...

将redis用做缓存是一种非常常见的手段，然而由于内存大小的限制，会导致redis在内存空间满了以后需要处理继续存入的数据。总计有以下几种策略： volatile-ttl：在设置了过期时间的数据集里，淘汰离过期时间最近的key。 volatile-random：在设置了过期时间的数据集 ...

摘要： Redis 在生产环境中，采用配置参数 maxmemory 的方式来限制内存的大小。当实际存储内存超过 maxmemory 参数值时，开发者可以通过 Redis 内存淘汰策略，来决定如何腾出新空间继续支持读写工作。 工作情况 首先，客户端会发起需要更多内存 ...

Redis占用内存大小 我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。 1、通过配置文件配置 通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置 ...