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Redis淘汰策略的不起作用
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Redis是一個(gè)非常受歡迎的鍵值存儲(chǔ)系統(tǒng)，它被廣泛應(yīng)用于各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中。在使用Redis時(shí)，淘汰策略是非常重要的一個(gè)概念，它決定了當(dāng)內(nèi)存空間不足時(shí)，Redis會(huì)選擇哪些鍵來釋放以騰出空間。然而，近期在使用Redis的過程中，發(fā)現(xiàn)有時(shí)候Redis的淘汰策略并不起作用，這就引起了我們的關(guān)注。
我們需要了解Redis的淘汰策略。Redis的淘汰策略分為五種，分別是：noeviction、volatile-ttl、volatile-lru、volatile-random、allkeys-lru、allkeys-random。其中，noeviction表示當(dāng)內(nèi)存不足時(shí)，Redis不會(huì)選擇任何鍵來釋放；volatile-ttl表示當(dāng)鍵的過期時(shí)間最近的先被淘汰；volatile-lru表示當(dāng)鍵最近最少使用的先被淘汰；volatile-random表示隨機(jī)選擇鍵來釋放空間；allkeys-lru表示當(dāng)所有鍵中最近最少使用的先被淘汰；allkeys-random表示所有鍵中隨機(jī)選擇釋放空間。
然而，在我們的實(shí)踐中，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)Redis的內(nèi)存使用量達(dá)到最大值時(shí)，它并沒有按照設(shè)定的淘汰策略來刪除鍵值對。為了驗(yàn)證這種現(xiàn)象，我們寫了一個(gè)簡單的程序來模擬Redis的淘汰過程。
“`python
import redis
r = redis.Redis(host=’127.0.0.1′, port=6379)
r.config_set(‘maxmemory’, ‘1k’)
r.config_set(‘maxmemory-policy’, ‘a(chǎn)llkeys-lru’)
for i in range(1000):
r.set(f’key_{i}’, f’value_{i}’)
for i in range(1000):
print(r.get(f’key_{i}’))
在以上代碼中，我們將Redis的內(nèi)存限制設(shè)為1KB，淘汰策略為allkeys-lru。然后我們往Redis中寫入了1000個(gè)鍵值對，每個(gè)鍵名為key_i，值為value_i。最后我們循環(huán)讀取這1000個(gè)鍵值對。由于我們只保留了1KB的內(nèi)存空間，因此當(dāng)內(nèi)存不足時(shí)，Redis應(yīng)該按照allkeys-lru策略來刪除一部分鍵值對，以騰出空間給新的鍵值對。然而，實(shí)踐中我們發(fā)現(xiàn)Redis并沒有執(zhí)行這個(gè)操作，而是一直保留了所有的鍵值對，直到內(nèi)存溢出拋出錯(cuò)誤。
我們針對這個(gè)現(xiàn)象進(jìn)行了進(jìn)一步的調(diào)查。通過查閱Redis的官方文檔和一些博客文章，我們學(xué)習(xí)到了一個(gè)關(guān)于Redis的內(nèi)存精確度的知識(shí)點(diǎn)。在Redis中，我們可以使用命令info memory來查看當(dāng)前內(nèi)存使用情況。其中一個(gè)重要的指標(biāo)是used_memory_rss，它表示Redis在內(nèi)存中占用的實(shí)際物理內(nèi)存。然而，Redis在檢測內(nèi)存使用時(shí)，并沒有使用used_memory_rss這個(gè)指標(biāo)，而是使用的是used_memory_peak這個(gè)指標(biāo)，它表示內(nèi)存使用量的峰值。這就導(dǎo)致了一種情況：當(dāng)Redis的內(nèi)存峰值小于設(shè)定的maxmemory時(shí)，Redis并不會(huì)執(zhí)行淘汰策略。
以上就是我們遇到的問題和分析。我們認(rèn)為這是一個(gè)Redis的bug，我們也已經(jīng)向Redis社區(qū)提交了issue，希望能有所改進(jìn)。在使用Redis時(shí)，我們需要注意這個(gè)問題，保證設(shè)定的maxmemory與實(shí)際內(nèi)存占用的物理內(nèi)存差距不會(huì)太大，這樣才能保證淘汰策略的有效性。
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文章標(biāo)題：Redis淘汰策略的不起作用（redis淘汰策略沒生效）
文章來源：http://www.5511xx.com/article/dpgjpho.html
