在达到内存限制时，redis会逐出键或子键(在映射的情况下)吗？ 最佳答案 默认情况下，没有。您需要在redis.conf文件中指定逐出策略。这里有一些关于redis驱逐的有用信息:https://redis.io/topics/lru-cache 关于caching-redis是否在达到最大内存限制时驱逐键或子键？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52212788

我在Redis中有一个不断增长的巨大hashmap。每天大约50k，在接下来的几天里，这个数字会越来越少，因为相同的键会重复。我想将这个hashmap限制为100万个键值对。我想基于LRU来做这个。我知道我可以使用Redis的排序集以时间戳作为值并删除不在范围内的条目来执行此操作，但我需要保留键值对结构，当我移动到排序集时我将丢失键值结构，因为值将是时间戳，我需要在键中执行一些字符串操作以实现等效的哈希功能(不可行)。所以我的要求是:键值对结构根据给定键获取值或多个键用100万对修剪结构lru政策。我可以用hash实现吗？我也愿意接受其他建议吗？提前致谢 最

这可能是预期的行为，但Apple并未明确说明。我正在使用NSCache为我的UICollectionView缓存一些图像。当我将应用程序置于后台并(立即)再次打开它时，我所有的图像都不再位于NSCache中。理想情况下，我希望将最近加载的图像保留在缓存中，这样当用户重新打开应用时，他们就不必支付再次加载所有图像的费用。看起来NSCache应该允许不太激进的缓存策略。我只是想在这里发帖进行完整性检查，确保我没有遗漏任何明显的东西。否则，我将不得不实现自己的缓存，将最后25个加载的图像保存在NSMutableDictionary缓存中。 最佳答案

我有一个Redis服务器，其maxmemory-policy设置为volatile-lru。文档表明这将在达到内存限制时从设置了过期的条目集中逐出。在这种情况下，redis是否只会驱逐过期的项目？如果内存中的所有内容都设置了过期时间，但没有任何内容超过过期时间，那么当达到最大内存时是否会驱逐任何内容？ 最佳答案 如果您的逐出策略设置为任何volatile-*策略，当内存耗尽且没有volatile键可逐出时，Redis将返回OOM错误。 关于caching-如果什么都没有过期，Redism

我在我的redis服务器中使用了5个数据库。我想使用LRU机制驱逐属于特定数据库的key。可能吗？我读到这个:how-to-make-redis-choose-lru-eviction-policy-for-only-some-of-the-keys.但是我所有的数据库都在使用时间来保存它们的条目。所以不能使用volatile-lru策略。我尝试了volatile-ttl策略，但其他数据库的key的ttl较少。所以他们会被驱逐，这是我不希望的。 最佳答案 这是使用编号/共享数据库的影响之一——它们都共享相同的配置和资源。您应该考虑使

我在redis中存储了一堆实时数据。我在所有按键上设置了14400秒(4小时)的TTL。我已将maxmemory设置为10G，目前没有足够的空间在内存中容纳4小时的数据，而且我没有使用虚拟内存，因此redis在数据过期之前驱逐数据。我同意redis逐出数据，但我希望它首先逐出最旧的数据。因此，即使我没有完整的4小时数据，至少我可以有一定范围的数据(3小时、2小时等)，其中没有间隙。我试图通过设置maxmemory-policy=volatile-ttl来实现这一点，认为最旧的key将首先被逐出，因为它们都具有相同的TTL，但它不是那样工作的。似乎redis有点武断地逐出数据，所以我的数

我知道MRU的算法及其逆向最近最少使用(LRU)。我认为LRU是合理的，因为LRU元素意味着它将来至少有可能使用它。但是，MRU元素意味着该元素将来很有可能被使用，为什么要驱逐它呢？合理的场景是什么？ 最佳答案 假设您正在根据公交车号(或您使用的任何标识符)查找公交车到达公交车站时的详细信息。如果您刚刚看到一辆36路公交车，您不太可能立即看到另一辆公交车，而不是看到一辆其他停在那里的巴士。只是一个例子，但这个想法更笼统:在某些情况下，“刚刚看到某物”是一个很好的指标，表明您不太可能很快再次看到相同的东西。p>

大家好，又见面了。本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容，将会通过系列专题，讲清楚缓存的方方面面。如果感兴趣，欢迎关注以获取后续更新。上一篇文章中，我们聊了下Caffeine的同步、异步的数据回源方式。本篇文章我们再一起研讨下Caffeine的多种不同的数据淘汰驱逐机制，以及对应的实际使用。Caffeine的异步淘汰清理机制在惰性删除实现机制这边，Caffeine做了一些改进优化以提升在并发场景下的性能表现。我们可以和GuavaCache的基于容量大小的淘汰处理做个对比。当限制了GuavaCache最大容量之后，有新的记录写入超过了总大小，会理解触发数据淘汰策略，然后腾

大家好，又见面了。本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容，将会通过系列专题，讲清楚缓存的方方面面。如果感兴趣，欢迎关注以获取后续更新。上一篇文章中，我们聊了下Caffeine的同步、异步的数据回源方式。本篇文章我们再一起研讨下Caffeine的多种不同的数据淘汰驱逐机制，以及对应的实际使用。Caffeine的异步淘汰清理机制在惰性删除实现机制这边，Caffeine做了一些改进优化以提升在并发场景下的性能表现。我们可以和GuavaCache的基于容量大小的淘汰处理做个对比。当限制了GuavaCache最大容量之后，有新的记录写入超过了总大小，会理解触发数据淘汰策略，然后腾

前言缓存是提升性能的通用方法，现在大多数的缓存实现都使用了经典的技术。当读多写少的情况时，通常会使用缓存来提升获取数据的性能。使用缓存的方式大概有Reids、MemoryCahce、Memcached、Dictionary等等方式来实现自己的缓存，使用缓存时可能考虑最多的时如何存储数据，而不是考虑如何淘汰数据，一般希望缓存可以命中所有的请求，在必要时候再请求底层数据，来提高性能。但是缓存数据也有存储成本，如果存储所有数据，需要在存储上付出很多成本。在操作系统，数据库等领域中，我们会经常使用到驱逐策略算法（换出调度算法）来实现数据页面在主存与磁盘之间频繁的交换。CPUL1，L2......缓存中