借鉴Redis，优化缓存回收策略（redis 缓存回收策略）

借鉴Redis，优化缓存回收策略

缓存是提升系统性能的重要手段，但是缓存回收也同样是需要关注的一个问题。在高并发场景下，如何优化缓存回收策略，避免请求阻塞成为了一个需要着重解决的问题。

Redis是当前比较流行的缓存系统之一，其在缓存回收方面的优化经验值得借鉴。

Redis中采用了三种不同的缓存回收策略：LRU（Least Recently Used）、TTL（Time-To-Live）和淘汰算法（Eviction Algorithm）。

1. LRU

LRU是一种缓存回收算法，它会优先淘汰最久没有被使用的数据，而最近被使用的数据会被保留。Redis中提供了LRU算法的实现方式。使用它可以将缓存所占内存大小限制在一个区间内。在实际应用中，我们可以使用Redis的maxmemory和maxmemory-policy配置项限制缓存的内存占用，并且在达到配置项限制时使用LRU算法进行回收。下面是相关代码：

#限制Redis缓存最大内存为100M
maxmemory 100mb

#设置最近被访问的Key会被优先保留
maxmemory-policy allkeys-lru

2. TTL

TTL是另一种常用的缓存回收策略。它是通过在缓存键值对中添加一个存活时间的参数来实现的，Redis会自动在存活时间到达之后将对应的键值对删除。其中，TTL的实现方案与Redis中LRU的实现方案类似。使用TTL可以帮助我们优化缓存数据刷新和更新操作。当我们向缓存中写入变量时，可以指定其缓存时间，从而避免过期数据的存在。

#设置Key的存活时间为60秒，60秒之后将被自动删除
SET key value
EXPIRE key 60

3. 淘汰算法

在Redis的内存持久化方面，Redis提供了两种实现方式：RDB（Redis Database）和AOF（Append-Only File）。当Redis的内存使用量超出了限制时，会先尝试使用LRU和TTL策略回收一部分缓存占用的内存，缓存都难以回收的情况下，还需要使用Redis的淘汰算法（Eviction Algorithm）进行快速回收。该算法能够根据缓存数据的权值和优先级，快速地回收一些冷门或者不经常被访问的数据，从而保证系统不会卡死，同时保证热点数据尽量被保留。

Redis中提供三种淘汰算法：volatile-ttl、volatile-random和allkeys-random。

#使用allkeys-random策略进行缓存回收
maxmemory-policy allkeys-random

我们需要注意一点，Redis提供的缓存回收策略是尽量遵循“最大化利用缓存”同时又保持“数据的正确性”这两个原则的。我们需要根据项目实际情况选择合适的回收策略，并进行测试和评估，从而得出最佳的缓存回收算法。