1,增加内存;

2,使用内存淘汰策略。

3,Redis集群。

 

重点介绍下23;

第2点:

我们知道,redis设置配置文件的maxmemory参数,可以控制其最大可用内存大小(字节)。

那么当所需内存,超过maxmemory怎么办?

这个时候就该配置文件中的maxmemory-policy出场了。

其默认值是noeviction。

下面我将列出当可用内存不足时,删除redis键具有的淘汰规则。

 


规则名称

规则说明


volatile-lru

使用LRU算法删除一个键(只对设置了生存时间的键)


allkeys-lru

使用LRU算法删除一个键


volatile-random

随机删除一个键(只对设置了生存时间的键)


allkeys-random

随机删除一个键


volatile-ttl

删除生存时间最近的一个键


noeviction

不删除键,只返回错误

LRU算法,least RecentlyUsed,最近最少使用算法。也就是说默认删除最近最少使用的键。

但是一定要注意一点!redis中并不会准确的删除所有键中最近最少使用的键,而是随机抽取3个键,删除这三个键中最近最少使用的键。

那么3这个数字也是可以设置的,对应位置是配置文件中的maxmeory-samples.

 第3点:

3.集群怎么做

Redis仅支持单实例,内存一般最多10~20GB。对于内存动辄100~200GB的系统,就需要通过集群来支持了。

Redis集群有三种方式:客户端分片、代理分片、RedisCluster(在之后一篇文章详细说一下。)

·        客户端分片

通过业务代码自己实现路由

优势:可以自己控制分片算法、性能比代理的好

劣势:维护成本高、扩容/缩容等运维操作都需要自己研发

·        代理分片

代理程序接收到来自业务程序的数据请求,根据路由规则,将这些请求分发给正确的Redis实例并返回给业务程序。使用类似Twemproxy、Codis等中间件实现。

优势:运维方便、程序不用关心如何链接Redis实例

劣势:会带来性能消耗(大概20%)、无法平滑扩容/缩容,需要执行脚本迁移数据,不方便(Codis在Twemproxy基础上优化并实现了预分片来达到Auto
Rebalance)。

·        Redis Cluster

优势:官方集群解决方案、无中心节点,和客户端直连,性能较好

劣势:方案太重、无法平滑扩容/缩容,需要执行相应的脚本,不方便、太新,没有相应成熟的解决案例