Redis官方文档(8) ——使用Redis作为LRU缓存

Redis3.0官方文档(8)
——使用Redis作为LRU缓存

    当Redis作为缓存使用时，当你添加新的数据时，有时候很方便使Redis自动回收老的数据。这种行为在开发者社区中众所周知，因为这是流行的memcached 系统的默认行为。
    LRU实际上是被唯一支持的数据移除方法。本文内容将包含Redis的maxmemory指令，用于限制内存使用到一个固定的容量，也包含深入探讨Redis使用的LRU算法，一个近似准确的LRU。

    maxmemory配置指令(configuration directive)
    maxmemory配置指令是用来配置Redis为数据集使用指定的内存容量大小。可以使用redis.conf文件来设置配置指令，或者之后在运行时使用CONFIG SET命令。
    例如，为了配置内存限制为100MB，可以在redis.conf文件中使用以下指令

maxmemory 100mb

    设置maxmemory为0，表示没有内存限制。这是64位系统的默认行为，32位的系统则使用3G大小作为隐式的内存限制。
    当指定的内存容量到达时，需要选择不同的行为，即策略。Redis可以只为命令返回错误，这样将占用更多的内存，或者每次添加新数据时，回收掉一些旧的数据以避免内存限制。

    回收策略(Eviction policies)
    当maxmemory限制到达的时候，Redis将采取的准确行为是由maxmemory-policy配置指令配置的。
    以下策略可用：

• noeviction：当到达内存限制时返回错误。当客户端尝试执行命令时会导致更多内存占用(大多数写命令，除了DEL和一些例外)。
• allkeys-lru：回收最近最少使用(LRU)的键，为新数据腾出空间。
• volatile-lru：回收最近最少使用(LRU)的键，但是只回收有设置过期的键，为新数据腾出空间。
• allkeys-random：回收随机的键，为新数据腾出空间。
• volatile-random：回收随机的键，但是只回收有设置过期的键，为新数据腾出空间。
• volatile-ttl：回收有设置过期的键，尝试先回收离TTL最短时间的键，为新数据腾出空间。

    当没有满足前提条件的话，volatile-lru，volatile-random和volatile-ttl策略就表现得和noeviction一样了。
    选择正确的回收策略是很重要的，取决于你的应用程序的访问模式，但是，你可以在程序运行时重新配置策略，使用INFO输出来监控缓存命中和错过的次数，以调优你的设置。
    一般经验规则：

• 如果你期待你的用户请求呈现幂律分布(power-law distribution)，也就是，你期待一部分子集元素被访问得远比其他元素多，可以使用allkeys-lru策略。在你不确定时这是一个好的选择。
• 如果你是循环周期的访问，所有的键被连续扫描，或者你期待请求正常分布(每个元素以相同的概率被访问)，可以使用allkeys-random策略。
• 如果你想能给Redis提供建议，通过使用你创建缓存对象的时候设置的TTL值，确定哪些对象应该被过期，你可以使用volatile-ttl策略。

    当你想使用单个实例来实现缓存和持久化一些键，allkeys-lru和volatile-random策略会很有用。但是，通常最好是运行两个Redis实例来解决这个问题。
    另外值得注意的是，为键设置过期时间需要消耗内存，所以使用像allkeys-lru这样的策略会更高效，因为在内存压力下没有必要为键的回收设置过期时间。

    回收过程(Eviction process)
    理解回收的过程是这么运作的非常的重要：

• 一个客户端运行一个新命令，添加了新数据。
• Redis检查内存使用情况，如果大于maxmemory限制，根据策略来回收键。
• 一个新的命令被执行，如此等等。

    我们通过检查，然后回收键以返回到限制以下，来连续不断的穿越内存限制的边界。
    如果一个命令导致大量的内存被占用(像一个很大的集合交集保存到一个新的键)，一会功夫内存限制就会被这个明显的内存量所超越。

    近似的LRU算法(Approximated LRU algorithm)
    Redis的LRU算法不是一个精确的实现。这意味着Redis不能选择最佳候选键来回收，也就是最久钱被访问的那些键。相反，会尝试运营一个近似的LRU算法，通过采样一小部分键，然后在采样键中回收最适合(拥有最久访问时间)的那个。
    然而，从Redis3.0开始，算法被改进为持有回收候选键的一个池子。这改善了算法的性能，使得更接近于真实的LRU算法的行为
    Redis的LRU算法有一点很重要，你可以调整算法的精度，通过改变每次回收时检查的采样数量。这个参数可以通过如下配置指令：

maxmemory-samples 5

    Redis没有使用真实的LRU实现的原因，是因为这会消耗更多的内存。然而，近似值对使用Redis的应用来说基本上也是等价的。下面的图形对比，为Redis使用的LRU近似值和真实LRU之间的比较。
    用于测试生成上面图像的Redis服务被填充了指定数量的键。键被从头访问到尾，所以第一个键是LRU算法的最佳候选回收键。然后，再新添加50%的键，强制一般的旧键被回收。
    你可以从图中看到三种不同的原点，形成三个不同的带。

• 浅灰色带是被回收的对象
• 灰色带是没有被回收的对象
• 绿色带是被添加的对象

    在理论的LRU实现中，我们期待看到的是，在旧键中第一半会过期。而Redis的LRU算法则只是概率性的过期这些旧键。
    你可以看到，同样采用5个采样，Redis 3.0表现得比Redis 2.8要好，Redis 2.8中最近被访问的对象之间的对象仍然被保留。在Redis 3.0中使用10为采样大小，近似值已经非常接近理论性能。
    注意，LRU只是一个预言指定键在未来如何被访问的模式。另外，如果你的数据访问模式非常接近幂律，大多数的访问都将集中在一个集合中，LRU近似算法将能处理得很好。
    在模拟实验的过程中，我们发现使用幂律访问模式，真实的LRU算法和Redis的近似算法之间的差异非常小，或者根本就没有。
    然而，你可以提高采样大小到10，这会消耗额外的CPU，来更加近似于真实的LRU算法，看看这会不会使你的缓存错失率有差异。
    使用CONFIG SET maxmemory-samples <count>命令在生产环境上试验各种不同的采样大小值是很简单的。
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    大家好，我是阮威。华中科技大学，计算机软件专业硕士。毕业后加入腾讯，先后在腾讯电子商务部和无线游戏产品部工作，现供职于欢聚时代基础产品部。IT男，至今。欢迎大家收听我的公众账号。