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深入理解Redis之value清除機制
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Redis作為一款高性能的鍵值存儲數(shù)據(jù)庫，以其快速的讀寫能力和豐富的數(shù)據(jù)類型而備受好評。然而，由于Redis內(nèi)存存儲的限制，如果存儲的鍵值對數(shù)據(jù)過多，會導致Redis內(nèi)存不足的問題。為了解決這一問題，Redis提供了多種緩存清除機制來釋放內(nèi)存，其中之一就是value清除機制。
value清除機制是指在Redis的數(shù)據(jù)一部分使用了VM機制進行內(nèi)存的分頁管理，把內(nèi)存分為多個不同大小的頁。值大于一個設(shè)定的閾值的value對象，會被分配到一個獨立的分頁中，并且這個分頁會被標示為不可馬上立即清除的狀態(tài)，Redis在后續(xù)內(nèi)存不足的情況下，會根據(jù)不同的清除策略來進行分頁的清除。
Redis的value清除機制通過給value對象打標志位的方式，標明分配該對象的VM分頁并不能被馬上清除，只有當清除策略被啟動后，Redis才會開始對應(yīng)分頁的清除工作。Redis提供了兩種清除策略：volatile-lru和allkeys-lru。
volatile-lru策略是說Redis只有在內(nèi)存不足的情況下，才會清除設(shè)置了過期時間的對象或者隨機設(shè)置的清除時間的對象，這樣就保障了Redis中可用的內(nèi)存來存儲新的鍵值對數(shù)據(jù)。
allkeys-lru策略則是對整個數(shù)據(jù)集進行清除，即使數(shù)據(jù)沒有設(shè)置過期時間。
其中，volatile-lru和allkeys-lru策略最終都是由lru算法來實現(xiàn)的，即Least Recently Used（最近最少使用）算法，通過統(tǒng)計object的使用次數(shù)及最后一次使用的時間來進行排序，然后按照順序清除較老的object。
下面是一個簡單的Redis清除機制的示例，請先確保安裝Redis環(huán)境，并利用Redis的Python驅(qū)動redis-py來演示value清除機制的使用。
Python代碼片段中，我們首先導入redis庫和random庫，然后設(shè)定Redis的ip地址和端口號，同時生成20,0000個鍵值對數(shù)據(jù)，其中value的大小在10到50之間，等概率生成。
“`python
import redis
import random
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)
for i in range(200000):
key = ‘key{}’.format(i)
value = random.choice([str(random.random())[7:12]*random.randint(10, 50)])
r.set(key, value)
接著，我們模擬對象變?yōu)槔鋵ο蟮倪^程，即一些value對象十分老舊，并且不再被有效使用，通過遍歷鍵值對數(shù)據(jù)將其設(shè)置為過期時間為30秒的冷對象，等待Redis清除策略的啟動。
```python
for i in range(0, 200000, 2):
key = 'key{}'.format(i)
r.expire(key, 30)
我們可以手動啟動Redis的清除策略，并查看清除的個數(shù)以及剩余的鍵值對數(shù)據(jù)。
“`python
print(r.info()[‘evicted_keys’])
print(r.info()[‘db0’][‘keys’])
綜上所述，Redis的value清除機制是Redis提供的重要緩存清除機制之一，結(jié)合lru算法實現(xiàn)了快速的清除過時的value對象。對于用戶來說，需要理解兩種清除策略的區(qū)別，并且可以結(jié)合實際使用場景進行選擇，從而提高Redis的性能和空間利用率。
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文章標題：深入理解Redis之value清除機制（redis清除value）
URL地址：http://www.dlmjj.cn/article/cdidjoc.html
