Redis采用LRU实现数据淘汰（redis淘汰策略lru）

Redis采用LRU实现数据淘汰

Redis 是一种高性能的Key-Value存储系统，通常被用于缓存、队列等场景。由于内存有限，当Redis内存已达到上限时，需要采用一些机制来淘汰数据，释放内存空间，Redis采用的是LRU算法实现数据淘汰。

LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法是一种经典的页面置换算法。其核心思想是：如果一个数据在最近一段时间内没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小，因此就可以将其淘汰。Redis将所有数据按照最近访问时间排序，然后根据一定策略将长时间没有被使用的数据淘汰出内存，这样就可以保证热数据一直留在内存中，提高Redis缓存的效率。

Redis中实现LRU算法的方式是基于Redis内部的数据结构ZSET（有序集合）。ZSET支持对元素按照score（分数）排序，Redis将每个需要淘汰的数据存放到一个scores相同的ZSET集合中，这些数据最先被淘汰。当ZSET内存储的数据量已经超过了Redis可用内存的限制，Redis会按照一定的策略（例如随机、近期最少使用、按照score等）对ZSET进行裁剪，把一些不需要的数据从集合中删除，然后再次执行Redis的LRU淘汰算法。

下面我们通过一个简单的代码实例来演示Redis中LRU算法的实现：

“`python

import redis

# 连接Redis服务器

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 设置Redis内存最大使用限制为10M

r.config_set(‘maxmemory’, ’10M’)

# 批量插入一些键值对

for i in range(10000):

key = ‘key{}’.format(i)

value = ‘value{}’.format(i)

r.set(key, value)

# 查询Redis当前内存使用情况

print(r.info(‘memory’)[‘used_memory_human’])

# 读取1000次数据，会发现从0开始的1000个键值对是最新的访问数据

for i in range(1000):

key = ‘key{}’.format(i)

print(r.get(key))

# 再次查询Redis当前内存使用情况，发现内存已经超过10M

print(r.info(‘memory’)[‘used_memory_human’])

以上代码首先连接Redis服务器，然后设置Redis内存最大使用限制为10M，随后批量插入10000个键值对。注意到此处并没有执行删除操作，当访问一些数据时，Redis会自动执行LRU淘汰算法，把一些已经很长时间没有被访问的数据从内存中淘汰掉。最终统计Redis内存使用情况，我们可以发现内存已经超过了10M，这部分数据已经被淘汰。

总结：LRU算法是Redis实现数据淘汰的核心算法之一。通过ZSET数据结构和一些策略，Redis可以实现高效的LRU淘汰，保证热数据一直留在内存中，提高Redis缓存的效率。在实际工程项目中，深入了解Redis及其相关应用，掌握LRU算法的实现原理，对于提升系统的性能和稳定性有着重要的作用。