Redis实施缓存淘汰策略（redis淘汰模式）
Redis实施缓存淘汰策略
Redis是目前应用较广泛的一种高性能NoSQL数据库。在高并发的应用场景中，Redis的缓存功能无疑为系统带来了很大的性能优化。但是，缓存的大小是有限的，当缓存空间不足时，需要实施缓存淘汰策略，以保证Redis的正常运行。
缓存淘汰策略的原理
Redis提供了5种缓存淘汰策略，分别是noeviction(不淘汰), volatile-lru（最近最少使用的KEY淘汰), volatile-ttl(过期时间最小的KEY淘汰), volatile-random（从已过期KEY中，随机淘汰一个KEY）和allkeys-lru（常规淘汰策略）。其中volatile指的是设置过期时间的键而allkeys则是所有键都可以淘汰。开启的策略会在 Redis 中通过比较多个已经到了指定淘汰时间的键，找到最不常使用的键值对进行淘汰。
Redis淘汰策略的设置
为了使Redis缓存不会超过我们指定的缓存大小，可以对Redis的淘汰策略进行设置。我们可以在Redis的配置文件redis.conf中，找到下面一段代码：
maxmemory
maxmemory-policy
其中：maxmemory表示Redis最大内存阈值，这个阈值可以设置你所使用的机器的内存大小，譬如说，如果你使用的机器内存是4G，那么 Redis可以开启4G大小的缓存；maxmemory-policy表示淘汰策略，这里可以设置为noeviction，volatile-lru，volatile-ttl，volatile-random或 allkeys-lru等Redis内置的淘汰策略中的任意一种策略。
Redis淘汰策略的优化
在实际运用Redis缓存的时候，我们应该根据业务的特点，选用合适的淘汰策略。一般来说，allkeys-lru策略对于大多数的业务场景是适用的；如果业务对实时性要求高，我们可以选择noeviction策略，这样可以将不能缓存的数据在访问时直接从 DB 中取出，并不会对 Redis 的缓存产生影响；如果业务对存活时间比较重视，那么选择volatile-ttl策略会更为合适；如果需要进一步优化，则可以结合数据使用频率和数据生存时间，设计出更为适合的淘汰策略，并使用Redis的API，来实现自定义的缓存淘汰策略。
代码示例
以下是一个Python语言实现针对Redis的LRU淘汰策略的代码示例：
“` python
import redis
class RedisLRU():
def __init__(self, size=1024, host=’localhost’, port=6379,ttl=86400):
self.host = host
self.port = port
self.size = size
self.ttl = ttl
self.redis = redis.StrictRedis(host=self.host, port=self.port, db=0,decode_responses=True)
self.__init_keys()
def __init_keys(self):
self.redis.execute_command(‘config set maxmemory-policy volatile-lru’)
self.redis.execute_command(‘config set maxmemory %d’ % (self.size * 1024 * 1024))
def set(self, key, value):
if self.redis.get(key):
self.redis.move_to_end(key)
else:
if len(self.redis) >= self.size:
self.redis.popitem(last=False)
self.redis[key] = value
self.redis.expire(key,self.ttl)
def get(self, key):
value = self.redis.get(key)
if value:
self.redis.move_to_end(key)
return value
上述示例是一个基于Python语言封装的Redis的LRU淘汰策略实现方法，其中size表示缓存大小的限制，ttl表示数据存活时间（单位为秒），host和port分别表示访问的Redis所在的机器的IP地址和端口号。初始化时首先调用__init_keys()方法，设置Redis的LRU淘汰策略。set()和get()分别用于获取和设置缓存中的键值对。当缓存已经存满时，执行时优先淘汰不经常使用的键值对，保证缓存中的数据最新、最稳定。
总结
Redis缓存淘汰策略是运用Redis缓存的重要方面，合理地选择和配置缓存淘汰策略，可以有效地提高Redis的性能、减少内存的浪费。需要根据业务场景，合理选择淘汰策略，结合各类缓存的优势和特点，尽可能地使缓存系统发挥最大的功能和优势。
