Redis淘汰开源完整源码之路（redis的淘汰源码）

Redis是一个高性能的key-value型内存数据库，因其高性能、可扩展性及高可用性，被广泛用于分布式存储场景中。然而，由于Redis的内存限制，当存储数据量过大时，Redis的性能也会受到影响。为了解决这个问题，Redis实现了一些淘汰机制，以便当达到一定内存限制时，能自动删除一些过期或不常用的数据。此外，Redis还提供了一些优化策略来减少内存使用，提高性能。下面将详细介绍Redis的淘汰机制和优化策略。

一、Redis的淘汰机制

Redis的淘汰机制主要有三种：

1.全局最近最少使用算法（LRU）

Redis采用LRU算法来淘汰过期或不常用的数据。当内存不足时，Redis会调用该算法来移除最近最少使用的数据，以便为新数据腾出存储空间。LRU算法的核心思想是：在缓存中保留最近最常使用的数据，淘汰最近最少使用的数据。

Redis的LRU算法实现比较简单，只需要通过linked-list（链表）把缓存中所有的数据按照访问时间排序，然后在需要淘汰数据时，就淘汰列表尾部的数据即可。

2.定时淘汰

除了采用LRU算法外，Redis还支持定时淘汰。定时淘汰是异步淘汰，即由Redis内部运行的一个异步任务，定期检查过期或不常用的数据并淘汰。

例如，当要进行定时淘汰时，可以使用以下命令：

redis-cli> config set maxmemory-policy noeviction
redis-cli> config set maxmemory-samples 3
redis-cli> config set maxmemory 100M
redis-cli> info memory

以上命令的意思是：关闭LRU机制，将最大内存限制设置为100M，并在检查内存时随机采样。如果Redis发现内存已经超过了100M，就会开始异步淘汰。

3.惰性淘汰

Redis还支持惰性淘汰。在使用惰性淘汰时，Redis不会立即淘汰过期或不常用的数据，而是等待下一次读写操作时再进行淘汰。这种方式常用于惰性数据加载的场景，可以通过以下设置启用惰性淘汰：

redis-cli> config set lazyfree-lazy-eviction yes
redis-cli> config set lazyfree-lazy-expire yes
redis-cli> config set lazyfree-lazy-server-del yes

二、Redis优化策略

除了采用淘汰机制外，Redis还提供了一些优化策略，以减少内存使用和提高性能。

1.压缩数据类型

使用Redis特定的数据类型，可以有效地减少内存使用。例如，将数据用zset（有序集合）存储，可以将重复数据合并，从而减少内存占用。

2.关闭RDB持久化

RDB持久化是Redis的一种数据持久化方式，它会定期将Redis的内存数据写入磁盘。如果你的应用程序不需要持久化存储或需要更高的性能，请关闭RDB持久化。

关闭RDB持久化方式的命令如下：

redis-cli> config set save ""

3.使用多个实例

为减少内存使用，可以使用多个Redis实例来处理数据。多个实例可以分别运行在不同的物理机器或虚拟机上，从而减少内存占用。多个实例使用同一个Redis服务，可以通过一个Redis Sentinel（哨兵）进行管理。

总结：

通过淘汰机制和优化策略，Redis可以处理大量数据和高并发场景。应该根据应用场景和数据操作类型选择正确的淘汰机制和优化策略，在提高应用性能的同时，避免出现内存不足的情况。以下是完整的源码下载：https://redis.io/download