通过合理配置缓存大小，选择合适的缓存替换策略（如LRU、LFU、FIFO、随机替换）并监控缓存性能，可以有效管理缓存溢出，提升系统性能和稳定性。...缓存替换策略 选择合适的策略：不同的缓存替换策略（如LRU、LFU、FIFO）适用于不同的访问模式。选择适合应用场景的策略以提高缓存命中率，减少不必要的缓存替换。 3....Redis缓存配置策略 配置Redis缓存策略，包括单节点和集群配置，主要涉及设置最大内存限制和缓存驱逐策略。下面分别介绍如何在Redis单节点和Redis集群中配置这些缓存策略。...（最近最少使用）驱逐 # allkeys-lru: 对所有key进行LRU驱逐 # volatile-lfu: 对设置了过期时间的key进行LFU（最不常用）驱逐 # allkeys-lfu: 对所有key...选择适合业务场景的内存驱逐策略（如LRU、LFU）以及合理设置最大内存限制，是确保Redis性能和稳定性的关键。持续监控和根据需求调整配置也是必不可少的。
2.allkeys-lru:首先通过LRU算法驱逐最久没有使用的键3.volatile-lru:首先从设置了过期时间的键集合中驱逐没有最久使用的键4.allkeys-random:从所有过期字典中的key...随机删除5.volatile-random：从过期键的集合中随机驱逐6.volatile-ttl:从配置了过期时间的键中，驱逐马上就要过期的键7.volatile-lfu:从配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少得键...8.allkeys-lfu:从所有键中使用频率最少的键LRU根据最近被使用的时间，距离当前最远的数据优化被淘汰,当有新增key 或者是被访问时，元素会被追加在队尾，需要淘汰时从头部开始淘汰，这个是LRU...access time). */};LFULRU只考虑了使用的时间，但是没有考虑Key使用的次数，Redis4.0 以后，新增了LFU的淘汰策略，根据使用时间和次数最为淘汰的权重。...LFU把之前LRU的24bit拆分成两部分，16bit的时间钟和8it的访问频率，8bit比较小，在源码的evict文件中给出了数据。
，redis的内存淘汰策略有以下6种 noeviction：当内存使用超过配置的时候会返回错误，不会驱逐任何键 allkeys-lru：加入键的时候，如果过限，首先通过LRU算法驱逐最久没有使用的键 volatile-lru...，从过期键的集合中随机驱逐 volatile-ttl：从配置了过期时间的键中驱逐马上就要过期的键 在redis 4.0以后，又增加了以下两种 volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键...allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键 内存淘汰策略可以通过配置文件来修改，redis.conf对应的配置项是maxmemory-policy 修改对应的值就行，默认是noeviction...机制删除的话删除的顺序应该是C->A->B->D 其实这并不是我们想要的，因为B被访问的频率是最高的，而D被访问的频率比较低，所以我们更想让B保留，把D删除，所以我们接下来看另一种策略 LFU LFU（...所以，当空间满时，最小频率访问的数据最先被淘汰 Redis使用redisObject中的24bit lru字段来存储lfu字段， 这24bit被分为两部分： 1:高16位用来记录访问时间(单位为分钟)
其主要特性包括：缓存配置：允许自定义缓存的过期策略、 eviction策略（如LRU、LFU）等。缓存监听器：可以在缓存项被创建、更新、移除时触发事件，便于监控和管理缓存状态。...供应商无关性：开发者可以无缝切换不同的缓存实现，如Ehcache、 Hazelcast等。常见问题与易错点1. ...过度依赖缓存问题描述：过度依赖缓存可能导致数据不一致，特别是在缓存失效或更新策略设置不合理的情况下。避免策略：始终确保有回源机制，即当缓存中没有数据时，能从数据库或其他持久化存储中获取最新数据。...避免策略：使用互斥锁或逻辑过期模式处理热点数据的缓存更新，确保即使在缓存重建期间，也能控制对数据库的访问频率。如何使用JCache配置与使用示例首先，确保你的项目依赖中包含了JCache的实现。...: " + value); // 清理缓存 cacheManager.removeCache("myCache"); }}此示例展示了如何配置一个具有过期策略的缓存，并进行了简单的读写操作
这是因为键的驱逐操作本身会产生更新数据，而这些更新数据必须被添加到缓冲区中。如果这些更新数据被计入已使用的内存，那么在某些情况下，通过驱逐键节省的内存会被立即用于缓冲区中的更新数据。...这反过来又会触发更多的驱逐操作，由此产生的反馈循环可能会不必要地将许多项目从缓存中驱逐出去。...内存达到限制时键驱逐策略 当 Redis 的内存使用量达到 `maxmemory` 设置的限制时，Redis 会根据配置的 `maxmemory-policy` 参数决定如何处理。...LFU算法反映了一个键的热度，不会像LRU算法中那样偶尔一次被使用就被误认为是热点数据。...这样就避免了LRU算法可能存在的问题。需要注意的是LFU算法中数据使用的时间和使用次数(counter)。counter的衰减和两个配置有关。
原题地址：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/ 除了 LRU 还有 LFU 还有一种常用的淘汰策略叫做 LFU(Least Frequently Used...Redis 中的缓存淘汰策略 Redis 支持如下 8 中淘汰策略，其中最后两种 LFU 的是 4.0 版本之后新加的。...noeviction：当内存使用超过配置的时候会返回错误，不会驱逐任何键 allkeys-lru：加入键的时候，如果过限，首先通过LRU算法驱逐最久没有使用的键 volatile-lru：加入键的时候如果过限...volatile-ttl：从配置了过期时间的键中驱逐马上就要过期的键 volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键 allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键...通过在 redis.conf 配置文件中配置如下配置项，来设置最大容量和采用的缓存淘汰策略。
当达到内存限制时，Redis会根据所选的驱逐策略(参见maxmemory-policy)尝试删除键。...如果Redis不能根据策略删除键，或者如果策略被设置为“noeviction”，Redis将开始回复会占用更多内存的命令错误，如set、LPUSH等，并将继续回复只读命令，如GET。...这个选项通常在使用Redis作为LRU或LFU缓存时有用，或者为实例设置硬内存限制(使用’noeviction’策略)。...allkeys-lru ->使用近似的LRU驱逐任何密钥。 volatile-lfu ->使用近似的LFU逐出，仅使用具有过期集的键。 allkeys-lfu ->使用近似的LFU驱逐任何密钥。...注意:使用上述任何策略，当没有合适的键用于驱逐时，Redis会在写操作时返回一个错误。 LRU、LFU和最小TTL算法不是精确算法，而是近似算法(为了节省内存)，因此您可以调整它以提高速度或精度。
限制内存的目的主要 有： 用于缓存场景，当超出内存上限 maxmemory 时使用 LRU 等删除策略释放空间。 防止所用内存超过服务器物理内存。 ?...volatile-lru ->退出使用近似的LRU，仅使用设置了过期值的键。 allkeys-lru ->使用近似的LRU驱逐任何密钥。...volatile-lfu ->使用近似的LFU逐出，仅使用具有过期集的键。 allkeys-lfu ->使用近似的LFU驱逐任何密钥。...LRU表示最近最少使用 LFU表示使用频率最低 LRU、LFU和volatile-ttl都是使用近似随机算法实现的。...注意:使用上述任何策略，当没有合适的键用于驱逐时，Redis会在写操作时返回一个错误。
这个窗口内的数据被插入到一个 LFU 计数器中，该计数器基于频率清除最少使用的对象。...相较于传统的 LRU 和 LFU 策略，W-TinyLFU具有以下优点： 平衡了最近性和频率：与 LRU 相比，W-TinyLFU 不仅考虑了最近使用的情况，还计算了缓存的热门程度。...总的来说，W-TinyLFU 是一个复杂性高、灵活性强的缓存算法，对于识别和处理长期和突发的热数据表现良好，但相比于更简单的算法如 LRU，它需要更多的资源和精细的配置。...驱逐策略 Caffeine提供了3种回收策略：基于大小回收，基于时间回收，基于引用回收。 基于大小的过期方式 基于大小的回收策略有两种方式：一种是基于缓存大小，一种是基于权重。...在这篇文章中，我们深入探讨了Caffeine Cache以及其淘汰算法的内部工作原理。我们还详细介绍了如何在SpringBoot应用程序中集成Caffeine Cache。
这个窗口内的数据被插入到一个 LFU 计数器中，该计数器基于频率清除最少使用的对象。...相较于传统的 LRU 和 LFU 策略，W-TinyLFU具有以下优点：平衡了最近性和频率：与 LRU 相比，W-TinyLFU 不仅考虑了最近使用的情况，还计算了缓存的热门程度。...总的来说，W-TinyLFU 是一个复杂性高、灵活性强的缓存算法，对于识别和处理长期和突发的热数据表现良好，但相比于更简单的算法如 LRU，它需要更多的资源和精细的配置。...驱逐策略Caffeine提供了3种回收策略：基于大小回收，基于时间回收，基于引用回收。基于大小的过期方式基于大小的回收策略有两种方式：一种是基于缓存大小，一种是基于权重。...在这篇文章中，我们深入探讨了Caffeine Cache以及其淘汰算法的内部工作原理。我们还详细介绍了如何在SpringBoot应用程序中集成Caffeine Cache。
参数配置 默认每秒扫描10次，我们可以在redis的配置文件中进行更改 对于hz参数，官方不建议超过100，否则会把cpu造成比较大的压力 内存淘汰策略 为什么需要内存淘汰策略 可以思考两个问题...策略详解 当客户端执行命令，添加数据时，Redis会检查内存空间大小，如超过最大内存，则触发内存淘汰策略。 在Redis中默认提供了三类八种淘汰策略。...这里我们可以看到两个名称：lru、lfu，他俩是什么意思呢？ 他们的学名叫做：数据驱逐策略。 其实所谓的驱逐就是将数据从内存中删除掉。...lru：Least Recently Used，它是以时间为基准，删除最近最久未被使用的key。 lfu：Least Frequently Used，它是以频次为基准，删除最近最少未被使用的key。...3、存在冷热数据区分，则选择LRU或LFU。如热点新闻，热搜话题等。 4、每个key被访问概率基本相同，选择使用random。如企业内部系统，访问量不大，删除谁对数据库也造成太大压力。
0x01：内存淘汰策略 noeviction：当内存使用超过配置的时候会返回错误，不会驱逐任何键； allkeys-lru：加入键的时候，如果过限，首先通过LRU算法驱逐最久没有使用的键； volatile-lru...，从过期键的集合中随机驱逐； volatile-ttl：从配置了过期时间的键中驱逐马上就要过期的键； volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键； allkeys-lfu...：从所有键中驱逐使用频率最少的键； 0x02：过期策略 Redis是key-value数据库，可以设置Redis中缓存的key的过期时间。...Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了，Redis如何处理。 定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。...，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。
过期数据的处理策略 ---- 主动处理（redis 主动触发检测 key 是否过期）每秒执行 10 次。过程如下： 从具有相关过期的密钥中测试 20 个随机密钥。 删除找到的所有密钥已过期。...数据恢复阶段过期数据的处理策略 ---- RDB 方式 过期的 key 不会被持久化到文件中。 载入时过期的 key，会通过 redis 的主动和被动方式清理掉。...Redis 内存回收策略 ---- 配置文件中设置：maxmemory-policy noeviction 动态调整：config set maxmemory-policy noeviction 回收策略...算法 allkeys-lfu 使用近似 LFU 逐出任何键 volatile-lfu 使用过期集在密钥中使用近似 LFU 进行驱逐 allkeys-random 在所有 key 里随机回收 volatile-random...配置方式：maxmemory-samples 5 LFU 算法 LFU（Least Frequently Used）根据数据的历史访问频率来淘汰数据。
前面刚说到Guava Cache，他的优点是封装了get，put操作；提供线程安全的缓存操作；提供过期策略；提供回收策略；缓存监控。当缓存的数据超过最大值时，使用LRU算法替换。...我们刚提到过LRU，常见的缓存淘汰算法还有FIFO，LFU： FIFO：先进先出，在这种淘汰算法中，先进入缓存的会先被淘汰，会导致命中率很低。...LFU的局限性：在 LFU 中只要数据访问模式的概率分布随时间保持不变时，其命中率就能变得非常高。...比如有部新剧出来了，我们使用 LFU 给他缓存下来，这部新剧在这几天大概访问了几亿次，这个访问频率也在我们的 LFU 中记录了几亿次。...因此W-TinyLFU就是结合LFU和LRU，前者用来应对大多数场景，而LRU用来处理突发流量。 在处理频率记录的方案中，你可能会想到用hashMap去存储，每一个key对应一个频率值。
前面刚说到Guava Cache，他的优点是封装了get，put操作；提供线程安全的缓存操作；提供过期策略；提供回收策略；缓存监控。当缓存的数据超过最大值时，使用LRU算法替换。...我们刚提到过LRU，常见的缓存淘汰算法还有FIFO，LFU： FIFO：先进先出，在这种淘汰算法中，先进入缓存的会先被淘汰，会导致命中率很低。...LFU的局限性 ：在 LFU 中只要数据访问模式的概率分布随时间保持不变时，其命中率就能变得非常高。...比如有部新剧出来了，我们使用 LFU 给他缓存下来，这部新剧在这几天大概访问了几亿次，这个访问频率也在我们的 LFU 中记录了几亿次。...因此W-TinyLFU就是结合LFU和LRU，前者用来应对大多数场景，而LRU用来处理突发流量。 在处理频率记录的方案中，你可能会想到用hashMap去存储，每一个key对应一个频率值。
我们刚提到过LRU，常见的缓存淘汰算法还有FIFO，LFU： FIFO：先进先出，在这种淘汰算法中，先进入缓存的会先被淘汰，会导致命中率很低。...「LFU的局限性」：在 LFU 中只要数据访问模式的概率分布随时间保持不变时，其命中率就能变得非常高。...比如有部新剧出来了，我们使用 LFU 给他缓存下来，这部新剧在这几天大概访问了几亿次，这个访问频率也在我们的 LFU 中记录了几亿次。...Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略，提供了一个近乎最佳的命中率。 当数据的访问模式不随时间变化的时候，LFU的策略能够带来最佳的缓存命中率。...因此W-TinyLFU就是结合LFU和LRU，前者用来应对大多数场景，而LRU用来处理突发流量。 在处理频率记录的方案中，你可能会想到用hashMap去存储，每一个key对应一个频率值。
Redis 中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。 问题：如果都不过期，Redis 内存满了怎么办？...（4）volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集挑选使用频率最低的数据淘汰。 （5）allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。...（7）allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰 （8） no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据，这也是默认策略。...这八种大体上可以分为4中，lru、lfu、random、ttl。 ...动态修改淘汰策略： redis> config set maxmemory-policy volatile-lru 建议使用 volatile-lru，在保证正常服务的情况下，优先删除最近最少使用的
Redis 淘汰策略 当 Redis 内存满了，在进行 set 的时候，就会触发淘汰策略 逐出算法 LRU（Least recently used）：最近最少使用，针对时间 LFU（Least frequently...（volatile：针对过期数据的策略，allkeys：针对所有数据的策略） volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最长时间没有使用的数据（...推荐） allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最长时间没有使用的数据淘汰 volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires...）中挑选将要过期的数据淘汰（推荐） volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近使用次数最少的数据淘汰 allkeys-lfu：从数据集（server.db...从数据集（server.db[i].dict）中随机挑选数据淘汰 noeviction：驱逐，禁止驱逐数据（默认策略） maxmemory-sample：每次选取待删除的数据个数，选取数据时并不会进行全表扫描
自动安检 持续监控 CI/CD 自动化 基础设施即代码 （IaC） 容器安全 密钥管理 威胁建模 质量保证 （QA） 集成 协作和通信 漏洞管理 缓存驱逐策略 LRU （Least Recently Used...） LRU 驱逐策略首先删除最近访问最少的项目。...SLRU （分段 LRU） SLRU 将缓存分为两个段：试用段和受保护段。新项目最初被放入试用期段。如果再次访问试用区段中的项目，则会将其提升到受保护的区段。...LFU （Least Frequently Used） LFU 算法驱逐访问频率最低的项目。...两层缓存 在双层缓存策略中，我们对第一层使用内存缓存，对第二层使用分布式缓存。 RR （Random Replacement） 随机替换算法随机选择一个缓存项并将其驱逐，以便为新项腾出空间。
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