Redis优化构建精准的配置淘汰机制（redis 配置淘汰机制）

Redis优化可以说是说分布式系统开发性能优化必不可少的一环，不管是大型互联网应用还是小型系统，都需要对Redis进行优化以获得更快的处理速度和更稳定的性能。构建精准的配置淘汰机制是Redis优化中必不可少的一步，根据当前应用的需求，制定出适合的配置参数，减少资源浪费并且提高处理性能。

需要确定应用的使用环境。是单节点的实例还是集群实例 ？是多机还是单机 ？是内存还是磁盘存储 ？这些基本问题必须被解答，才能决定行之有效的配置淘汰策略。

确定使用的Redis版本。目前Redis数据库有两个主要的版本，一个是单核版本，一个是多核版本，每一个版本都有自己的优缺点，需要根据实际应用情况来进行确定。

确定分配给Redis的内存资源。一定要将资源合理分配给Redis，否则可能会导致效率不佳，甚至系统消耗大量的系统资源而无法发挥其应有的性能。

确定数据清理策略。根据实际应用情况，应该定期清理不再使用的数据，具体采用何种数据清理策略可以运用一些复杂的算法来确定。

举例来说，关于Redis优化的一个示例：

若要定制Redis的配置参数，可以在redis.conf文件中进行配置，内容如下：

maxmemory 64mb

maxmemory-policy allkeys-lru

save 300 1

save 300 10

save 60 10000

上述配置表示如下：

1、设置Redis的最大内存为64mb；

2、当达到最大内存的时候，采用构建的LRU策略淘汰；

3、每300s持久化缓存数据，且最多持久化1条；

4、每300s持久化缓存数据，且最多持久化10条；

5、每60s持久化缓存数据，且最多持久化10000条。

以上就是Redis优化中构建精准的配置淘汰机制的简单示例，要实现高性能、稳定运行的Redis应用，构建精准配置淘汰机制是必不可少的一步，也是最关键的一步，只有充分理解应用参数，才能够准确地，进行合理的优化。只有合理的优化，才能提升Redis的性能以满足系统的需要。