Redis源码剖析之内存淘汰策略(Evict)
Redis作为数据存储的成熟媒介，提供了全面的数据管理功能。在本文的开头，我们首先提出一些问题，以加深对逐步处置数据的Redis策略的理解。
首先，数据处理是什么（撤离）？ 它表示清洁某些数据以保存内存空间不足时保存内存空间。
尽管Redis具有澄清到期数据的到期策略，但是当清洁到期数据后存储器仍然不够时，他仍然可以删除部分数据以编辑空间吗？ 答案是肯定的。
在缓存中，即使无法在Redis中找到数据，仍然可以从原始数据源中恢复，因此可以删除REDIS中的一些旧数据以添加空间。
之后，我们讨论如何消除数据。
由于需要司法机构，我们需要选择哪些数据来消除？ 有很多策略，但基本思想是增加总价值。
当数据值不均匀时，请选择低价值数据以进行逐渐处置。
基于访问数据及其时间的频率的原理，我们建议两种策略：LRU（leastrecunk）和LFU（使用最少），消除了最长的不舒服数据和连续最低的配件数据。
REDIS包括各种渐进的处置策略，包括LRU和LFU，随机逐步处置策略以及基于到期时间的逐步处置策略。
有8 种用于国际或特定数据有效性到期的配置。
来源图标分析部的重点是解释LRU和LFU策略的实施。
LRU还使用排序策略来通过注册最新时间型访问每个密钥来找到司法机构的最高回收数据。
LFU策略使用相同的领域来注册访问次数，并通过时间呼吸机制和概率增长机制提高司法机构的逻辑。
在文章的结尾，Redis取决于钻机和LFU策略以进行性能注意，在实际应用中表现良好。
这种设计思想为软件开发提供了新的视角，这是准确性和性能之间的比较。
我希望本文能够帮助学生进行有关REDIS的深入研究，欢迎每个人都关注和Star Warehouse以获取更多资源。
Redis-2 缓存过期和淘汰策略
REDIS缓存到期和消除策略涉及内存管理以提高系统效率和稳定性。其中包括MaxMemory，到期，命令命令管理缓存生命周期的密钥。
MaxMemory用于限制REDIS内存的上限。
当配置时，可以将其放入redis.conf文件中。
插座命令允许用户设置密钥的寿命，并且在超过指定时间后自动删除密钥。
这种机制有助于管理缓存动态。
在消除策略方面，主要有三种类型：定时删除，懒惰删除和主动删除。
定时删除是创建一个计时器并在设置最重要的出口时间后立即执行删除操作。
让删除读取键后，读取数据后是否已过期并在其过期时删除数据。
该策略是更多的资源储蓄，但可能同时引起高度问题。
主动删除策略是在redis.conf文件中配置的，包括LRU，随机，TTL和NO-Vision策略。
LRU策略基于数据访问历史记录，并选择至少最近用于阶段。
挥发性lru和allkeys-lru分别用于出口时间和整个数据集的数据集。
随机策略选择随机时间随机消除数据集中的数据，这些数据集是挥发性的随机和allkeys-random实现的。
TTL策略基于数据的到期时间，并随机选择将从到期计划中到期的数据。
最后，任何人声策略都禁止消除数据，并且是标准设置，适合具有高可数据性要求的方案。
内存淘汰策略|页面置换算法对比总结
在探索内存过时的策略，尤其是页面置换算法时，我们发现诸如MySQL，操作系统和REDIS等缓存系统之类的数据库系统都采用不同的策略来优化内存使用以提高性能和效率。MySQL中的缓存系统Bufferpool使用改进的LRU（放松使用）算法来减少缓存污染并通过区分新一代和旧一代，并增加访问时间判断条件，从而减少缓存污染并优化数据访问。
当操作系统面对页面不在物理内存中时，它会使用内存消除策略，例如FIFO（FirstIn，FirstOut）和其他算法来最大程度地减少页面交换的数量和时间，从而改善了系统性能。
REDIS消除记忆策略分为两类。
一个是没有执行消除数据。
例如，无驱动策略，即，当内存超过最大设置时，没有消除数据，并且要维护当前的运行状态； 另一个是数据消除策略，分别在所有数据范围内的到期时间和消除的数据中分别为消除，分别对应于LRU（LESTRECHESE）和LFU（最少使用）算法。
通过随机抽样，Redis实现了较低的成本近似LRU算法。
同时，使用对象结构中的访问时间字段，优化了LFU算法，这更好地考虑了访问频率，并避免了硬件成本和时间维度的增加。
忽视。
