Redis淘汰策略的不起作用
Redis是一个非常受欢迎的键值存储系统，它被广泛应用于各种互联网应用中。在使用Redis时，淘汰策略是非常重要的一个概念，它决定了当内存空间不足时，Redis会选择哪些键来释放以腾出空间。然而，近期在使用Redis的过程中，发现有时候Redis的淘汰策略并不起作用，这就引起了我们的关注。
我们需要了解Redis的淘汰策略。Redis的淘汰策略分为五种，分别是：noeviction、volatile-ttl、volatile-lru、volatile-random、allkeys-lru、allkeys-random。其中，noeviction表示当内存不足时，Redis不会选择任何键来释放；volatile-ttl表示当键的过期时间最近的先被淘汰；volatile-lru表示当键最近最少使用的先被淘汰；volatile-random表示随机选择键来释放空间；allkeys-lru表示当所有键中最近最少使用的先被淘汰；allkeys-random表示所有键中随机选择释放空间。
然而，在我们的实践中，我们发现当Redis的内存使用量达到最大值时，它并没有按照设定的淘汰策略来删除键值对。为了验证这种现象，我们写了一个简单的程序来模拟Redis的淘汰过程。
“`python
import redis
r = redis.Redis(host=’127.0.0.1′, port=6379)
r.config_set(‘maxmemory’, ‘1k’)
r.config_set(‘maxmemory-policy’, ‘allkeys-lru’)
for i in range(1000):
r.set(f’key_{i}’, f’value_{i}’)
for i in range(1000):
print(r.get(f’key_{i}’))
在以上代码中，我们将Redis的内存限制设为1KB，淘汰策略为allkeys-lru。然后我们往Redis中写入了1000个键值对，每个键名为key_i，值为value_i。最后我们循环读取这1000个键值对。由于我们只保留了1KB的内存空间，因此当内存不足时，Redis应该按照allkeys-lru策略来删除一部分键值对，以腾出空间给新的键值对。然而，实践中我们发现Redis并没有执行这个操作，而是一直保留了所有的键值对，直到内存溢出抛出错误。
我们针对这个现象进行了进一步的调查。通过查阅Redis的官方文档和一些博客文章，我们学习到了一个关于Redis的内存精确度的知识点。在Redis中，我们可以使用命令info memory来查看当前内存使用情况。其中一个重要的指标是used_memory_rss，它表示Redis在内存中占用的实际物理内存。然而，Redis在检测内存使用时，并没有使用used_memory_rss这个指标，而是使用的是used_memory_peak这个指标，它表示内存使用量的峰值。这就导致了一种情况：当Redis的内存峰值小于设定的maxmemory时，Redis并不会执行淘汰策略。
以上就是我们遇到的问题和分析。我们认为这是一个Redis的bug，我们也已经向Redis社区提交了issue，希望能有所改进。在使用Redis时，我们需要注意这个问题，保证设定的maxmemory与实际内存占用的物理内存差距不会太大，这样才能保证淘汰策略的有效性。
香港服务器首选港服(Server.HK)，2H2G首月10元开通。
港服(Server.HK)（www.IDC.Net）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云服务器和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。