redis八种淘汰策略如下:
Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。
特点:
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
1、noeviction:默认策略,不淘汰数据;大部分写命令都将返回错误(DEL等少数除外)。
2、allkeys-lru:从所有数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰。
3、volatile-lru:从设置了过期时间的数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰 。
4、allkeys-random:从所有数据中随机挑选数据淘汰。
5、volatile-random:从设置了过期时间的数据中随机挑选数据淘汰。
6、volatile-ttl:从设置了过期时间的数据中,挑选越早过期的数据进行删除。
7、allkeys-lfu:从所有数据中根据 LFU 算法挑选数据淘汰(4.0及以上版本可用)。
8、volatile-lfu:从设置了过期时间的数据中根据 LFU 算法挑选数据淘汰(4.0及以上版本可用)。
LRU算法:
LRU(Least Recently Used)最近最少使用。优先淘汰最近未被使用的数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。
LRU底层结构是 hash 表 + 双向链表。hash 表用于保证查询操作的时间复杂度是O(1),双向链表用于保证节点插入、节点删除的时间复杂度是O(1)。
单链表可以实现头部插入新节点、尾部删除旧节点的时间复杂度都是O(1),但是对于中间节点时间复杂度是O(n),因为对于中间节点c,我们需要将该节点c移动到头部,此时只知道他的下一个节点,要知道其上一个节点需要遍历整个链表,时间复杂度为O(n)。
LRU GET操作:如果节点存在,则将该节点移动到链表头部,并返回节点值。
LRU PUT操作:
1、节点不存在,则新增节点,并将该节点放到链表头部。
2、节点存在,则更新节点,并将该节点放到链表头部。
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