红色的内存管理Redis的默认淘汰策略（redis的默认淘汰策略）
Redis作为一款高速的In-Memory数据库，内存管理是其极其重要的一个方面。Redis为了保持最佳性能，采用了一系列内存管理策略，其中最基础的一个就是缓存淘汰策略。本文将从Redis缓存淘汰策略的角度出发，介绍在Redis的实现中，如何使用默认淘汰策略发挥最佳性能。
Redis缓存淘汰的意义在于，有效地控制Redis的内存占用率，避免内存溢出而导致Redis系统的崩溃。在Redis中，有很多种缓存淘汰方式，如：LRU（Least Recently Used）最近最少使用、LFU（Least Frequently Used）最不经常使用、FIFO（First In First Out）先进先出等等。而在Redis的默认淘汰策略中，LRU和TTL（Time To Live）两种淘汰方式结合起来被广泛应用。
以LRU为例，Redis将所有的缓存数据按使用时间进行排序，最近使用的数据排在最前面，而最久没有被使用的数据排在最后面。当Redis内存满时，将会优先删除最久没有被使用的数据，以释放内存。同时，Redis的TTL属性也协同作用，将最久没有使用的数据中，TTL属性已过期的数据优先淘汰。这样即便是存在一些长期未使用的数据，也能够在TTL到期后及时地释放掉内存，从而保证Redis的性能表现。
此外，Redis的默认淘汰策略在内存淘汰过程中也会进行适量的优化。因为在LRU淘汰中，淘汰频繁会导致性能下降。Redis通过保留最近被淘汰的一部分数据，避免因淘汰频繁而丢失大量优先级高的数据。同时，也避免了有些数据需要被多次插入，造成多次昂贵的内存分配等操作。
在Redis默认淘汰策略中，为了进一步提升性能，Redis在LRU淘汰中也会引入Redis的近似LRU算法。在实际操作中，Redis会根据内存使用情况不断地调整LRU顺序表，以保持顺序表准确地表示系统的内存使用情况。而在LRU移除数据时，Redis使用了quicklist数据结构，通过对小样本数据进行相对精确的近似LRU计算，避免了大数据量下精确LRU算法带来的性能损失。
在实现过程中，Redis默认淘汰策略的代码如下所示。
“`python
#define LRU_BITS 24 // 定义LRU使用的位数
#define LRU_CLOCK_MAX ((1
// 记录一个键的LRU信息
typedef struct {
uint32_t lru:LRU_BITS; // LRU钟表计数器值
unsigned long long lru_seconds; // 记录每个键的上一次访问时间
} lru;
// 让一个键访问LRU钟表，更新LRU信息
void touchWatchedKey(keyObject *key) {
lru *l = key->extra;
uint32_t lru_now = updateLRUClock(); // 获得当前LRU钟表计数器值
if (lru_now > l->lru) { // 更新LRU信息
l->lru = lru_now;
l->lru_seconds = server.unixtime;
}
}
// LRU钟表计数器值更新函数，减小误差并增加计数范围
uint32_t updateLRUClock(void) {
static uint32_t current_time = 0; // 当前计数器值
static uint32_t last_update_time = 0; // 上一次更新LRU时间
uint32_t time_passed;
time_passed = server.unixtime – last_update_time; // 计算当前时间和最后更新时间的差值
if (time_passed > LRU_CLOCK_RESOLUTION) { // 如果时间差值超过1秒钟
current_time += (time_passed / LRU_CLOCK_RESOLUTION); // 计算应该增加的计数器值
last_update_time += (time_passed / LRU_CLOCK_RESOLUTION) * LRU_CLOCK_RESOLUTION; // 更新最后更新时间
}
return current_time; // 返回当前新的LRU钟表计数器值
}
// Redis默认淘汰策略更新函数
void updateLRUorTTL(redisDb *db, robj *key, int flags, long long now) {
if (flags & REDIS_TTL) { // 如果是TTL淘汰
if (now == -1) // 如果now为-1，则需要实时获取当前系统时间
now = mstime();
setExpire(db,key,now); // 更新key的expire属性
}
if (!(flags & REDIS_TTL)) { // 如果是LRU淘汰
touchWatchedKey(key); //更新当前key的LRU信息
server.lruclock++; // 更新LRU钟表计数器
}
}
综上所述，Redis默认淘汰策略在LRU和TTL的协同作用下，保证了Redis系统在内存使用上的优化。同时，Redis也通过引入近似LRU算法等优化手段，提升了其性能表现。在实际应用中，用户可以根据具体应用场景进一步进行Redis的缓存淘汰策略设置，以获得最佳性能表现。
