redis不是有八种淘汰策略吗

时间: 2023-05-21 21:02:29 浏览: 54
是的,Redis有八种淘汰策略,包括volatile-lru、allkeys-lru、volatile-lfu、allkeys-lfu、volatile-random、allkeys-random、volatile-ttl和noeviction。
相关问题

redis中有哪几种缓存淘汰策略

Redis中有6种缓存淘汰策略,分别是:LRU(Least Recently Used)、LFU(Least Frequently Used)、Random(随机淘汰)、TTL(过期时间淘汰)、Maxmemory policy noeviction(不删除策略)和Maxmemory policy allkeys-lru(全局LRU淘汰)。

redis过期策略和淘汰策略的区别

Redis中的过期策略和淘汰策略是两个不同的概念。 过期策略指的是当Redis中的某个key过期时,Redis会如何处理这个key。Redis中有两种过期策略: 1. 定时过期:Redis会将过期的key放入一个独立的字典中,并在每次执行命令时,对字典中的一部分key进行检查并删除已过期的key。 2. 惰性过期:当某个key被访问时,Redis会检查这个key是否过期,如果过期则立即删除。 淘汰策略指的是当Redis中的内存不足时,Redis会如何淘汰一些key来腾出内存。Redis中有五种淘汰策略: 1. noeviction:不淘汰,直接返回错误。 2. allkeys-lru:从所有key中,选择最近最少使用的key淘汰。 3. volatile-lru:从设置了过期时间的key中,选择最近最少使用的key淘汰。 4. allkeys-random:从所有key中,随机选择一些key淘汰。 5. volatile-random:从设置了过期时间的key中,随机选择一些key淘汰。 总体来说,过期策略和淘汰策略都是为了提高Redis的内存利用率和性能,但是它们的目的和处理方式不同。

相关推荐

### 回答1: Redis中过期键的删除策略和回收策略通常包括以下几种: 1. 定期删除策略:Redis默认使用该策略。即通过定期遍历数据库中的键值对,删除过期的键值对。缺点是不能保证过期键立即被删除。 2. 惰性删除策略:即在访问某个键时,先检查该键是否过期,如果过期就删除。该策略可以保证过期键立即被删除,但会降低Redis的性能。 3. 压缩策略:当Redis的内存使用达到一定阈值时,Redis会自动触发压缩策略,即尝试删除一些过期键值对,以释放内存空间。该策略的缺点是可能会耗费较长的时间,影响Redis的性能。 4. 哨兵策略:该策略适用于主从架构的Redis集群中。当主节点上的键过期时,主节点会通知从节点删除过期键,保证从节点和主节点的数据一致性。 对于回收策略(淘汰策略),Redis也提供了多种选择: 1. LRU算法:Least Recently Used,即淘汰最近最少使用的键值对。 2. LFU算法:Least Frequently Used,即淘汰最不经常使用的键值对。 3. 随机算法:随机淘汰某个键值对。 4. TTL算法:Time To Live,即淘汰存活时间最短的键值对。 5. 淘汰策略定制:可以根据实际应用场景自定义淘汰策略。 ### 回答2: Redis在处理过期键的删除策略方面采用了惰性删除和定期删除相结合的方式。 惰性删除是指当读取一个过期键时,Redis会先检查键是否过期,如果过期则将其删除,然后返回空值。这种方式的优点是可以保证读取时的性能较高,因为不会额外执行删除操作。然而,由于惰性删除是基于客户端请求的,如果长时间没有读取某个过期键,那么该键将一直存在于内存中。 为了解决惰性删除可能导致过期键无法及时删除的问题,Redis还采取了定期删除策略。定期删除是指Redis每隔一定时间会对部分过期键进行扫描和删除。具体删除的数量取决于配置参数,默认为每秒钟检查10个随机过期键。定期删除策略可以保证即使某个键长时间没有被访问,也可以有机会被删除,从而释放内存空间。 回收策略(淘汰策略)用于在内存不足时,决定哪些键应该被优先删除。Redis提供了多种回收策略供用户选择,常用的有:noeviction、allkeys-lru、allkeys-random等。其中,noeviction表示当内存不足时,不执行任何删除操作,而是直接返回写入错误;allkeys-lru表示使用LRU(Least Recently Used)算法删除最近最少使用的键;allkeys-random表示随机删除一个键。用户可以根据自身的需求选择合适的回收策略来优化系统性能。 总结起来,Redis的过期键删除策略采取了惰性删除和定期删除相结合的方式,通过惰性删除提高读取性能,通过定期删除保证未被访问的过期键能够最终被删除。而回收策略用于在内存不足时进行主动删除操作,以释放内存空间。根据需要,可以选择不同的回收策略来满足不同的需求。
Redis是一款高性能的Key-Value存储系统,它提供了多种数据结构和丰富的功能,能够满足各种存储需求。在Redis中,内存淘汰是一种非常重要的机制,通过控制内存使用来保证系统的稳定性和性能。 内存淘汰是Redis中的一个重要机制,它可以将一部分数据从内存中删除,以释放更多的内存空间。在Redis中,内存淘汰一般有几种策略,包括LRU(Least Recently Used)、LFU(Least Frequently Used)、Random等等,而Redis默认的内存淘汰策略是LRU。 但是,在一些场景中,Redis中的数据并不是按照时间顺序进行访问的,而是需要在指定的时间点过期。为了解决这个问题,Redis还提供了一种特殊的内存淘汰策略——volatile-lru和volatile-ttl。这两种内存淘汰策略的特点是:它们只会淘汰过期数据或者TTL(Time To Live)值到期的数据,而不会淘汰未过期的数据。 在使用这两种策略时,需要加上volatile选项,例如指定maxmemory-policy为volatile-lru或volatile-ttl。此时,Redis会将未过期的数据和已经过期但未被删除的数据分别保存在两个不同的哈希表中,内存淘汰只会针对已过期但仍在内存中的数据进行操作。 因此,Redis可以通过特殊的内存淘汰策略来解决不会过期的数据的问题。通过使用可volatile-lru和volatile-ttl两种策略,Redis只会淘汰过期的数据,而不会淘汰未过期的数据,从而保证系统的正确性和稳定性。

最新推荐

浅谈redis的maxmemory设置以及淘汰策略

下面小编就为大家带来一篇浅谈redis的maxmemory设置以及淘汰策略。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

archive_VC++推箱子源代码附地图编辑器.zip.zip

archive_VC++推箱子源代码附地图编辑器.zip.zip

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

低秩谱网络对齐的研究

6190低秩谱网络对齐0HudaNassar计算机科学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国hnassar@purdue.edu0NateVeldt数学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国lveldt@purdue.edu0Shahin Mohammadi CSAILMIT & BroadInstitute,马萨诸塞州剑桥市,美国mohammadi@broadinstitute.org0AnanthGrama计算机科学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国ayg@cs.purdue.edu0David F.Gleich计算机科学系,普渡大学,印第安纳州西拉法叶,美国dgleich@purdue.edu0摘要0网络对齐或图匹配是在网络去匿名化和生物信息学中应用的经典问题,存在着各种各样的算法,但对于所有算法来说,一个具有挑战性的情况是在没有任何关于哪些节点可能匹配良好的信息的情况下对齐两个网络。在这种情况下,绝大多数有原则的算法在图的大小上要求二次内存。我们展示了一种方法——最近提出的并且在理论上有基础的EigenAlig

怎么查看测试集和训练集标签是否一致

### 回答1: 要检查测试集和训练集的标签是否一致,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,加载训练集和测试集的数据。 2. 然后,查看训练集和测试集的标签分布情况,可以使用可视化工具,例如matplotlib或seaborn。 3. 比较训练集和测试集的标签分布,确保它们的比例是相似的。如果训练集和测试集的标签比例差异很大,那么模型在测试集上的表现可能会很差。 4. 如果发现训练集和测试集的标签分布不一致,可以考虑重新划分数据集,或者使用一些数据增强或样本平衡技术来使它们更加均衡。 ### 回答2: 要查看测试集和训练集标签是否一致,可以通过以下方法进行比较和验证。 首先,

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

PixieDust:静态依赖跟踪实现的增量用户界面渲染

7210PixieDust:通过静态依赖跟踪进行声明性增量用户界面渲染0Nick tenVeen荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰n.tenveen@student.tudelft.nl0Daco C.Harkes荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰d.c.harkes@tudelft.nl0EelcoVisser荷兰代尔夫特理工大学,代尔夫特,荷兰e.visser@tudelft.nl0摘要0现代Web应用程序是交互式的。反应式编程语言和库是声明性指定这些交互式应用程序的最先进方法。然而,使用这些方法编写的程序由于效率原因包含容易出错的样板代码。在本文中,我们介绍了PixieDust,一种用于基于浏览器的应用程序的声明性用户界面语言。PixieDust使用静态依赖分析在运行时增量更新浏览器DOM,无需样板代码。我们证明PixieDust中的应用程序包含的样板代码比最先进的方法少,同时实现了相当的性能。0ACM参考格式:Nick ten Veen,Daco C. Harkes和EelcoVisser。2018。通过�

pyqt5 QCalendarWidget的事件

### 回答1: PyQt5中的QCalendarWidget控件支持以下事件: 1. selectionChanged:当用户选择日期时触发该事件。 2. activated:当用户双击日期或按Enter键时触发该事件。 3. clicked:当用户单击日期时触发该事件。 4. currentPageChanged:当用户导航到日历的不同页面时触发该事件。 5. customContextMenuRequested:当用户右键单击日历时触发该事件。 您可以使用QCalendarWidget的connect方法将这些事件与自定义槽函数连接起来。例如,以下代码演示了如何将selectionC

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

"FAUST领域特定音频DSP语言编译为WebAssembly"

7010FAUST领域特定音频DSP语言编译为WebAssembly0Stéphane LetzGRAME,法国letz@grame.fr0Yann OrlareyGRAME,法国orlarey@grame.fr0Dominique FoberGRAME,法国fober@grame.fr0摘要0本文演示了如何使用FAUST,一种用于声音合成和音频处理的函数式编程语言,开发用于Web的高效音频代码。在简要介绍语言,编译器和允许将同一程序部署为各种目标的体系结构系统之后,将解释生成WebAssembly代码和部署专门的WebAudio节点。将呈现几个用例。进行了广泛的基准测试,以比较相同一组DSP的本机和WebAssembly版本的性能,并进行了评论。0CCS概念0•应用计算→声音和音乐计算;•软件及其工程→功能语言;数据流语言;编译器;领域特定语言;0关键词0信号处理;领域特定语言;音频;Faust;DSP;编译;WebAssembly;WebAudio0ACM参考格式:Stéphane Letz,Yann Orlarey和DominiqueFober。2018年。FAUST领域特定音频