我在 Java 应用程序中使用 Redis，我正在读取日志文件，在 Redis 中为每个日志存储/检索一些信息。 key 是我的日志文件中的 IP 地址，这意味着它们始终是即将到来的新闻 key ，即使它们经常出现也是如此。
在某个时候，Redis 达到了它的最大内存大小(在我的例子中是 3gb)，并开始驱逐一些键。我使用“allkeys-lru”设置，因为我想保留最年轻的 key 。
然后整个应用程序变慢了很多，花费的时间是开始时的5 倍。 所以我有三个问题:
编辑 1: 我们在 Redis 中使用 2 个数据库
编辑 2: 我们使用 redis 2.2.12 (ubuntu 12.04 LTS)。进一步的调查解释了这个问题:我们在 Redis 中使用了 db0 和 db1。 db1 的使用比 db0 少得多，而且 key 完全不同。当 Redis 达到最大内存(并且 LRU 算法开始逐出键)时，redis 会删除几乎所有 db1 键，这会大大减慢所有调用。这是一个奇怪的行为，可能不寻常并且可能与我们的应用程序有关。我们通过为在 db1 中加载的 key 移动到另一个(更好的)内存机制来解决这个问题。
谢谢!
最佳答案
我不相信 Redis 是您用例的最佳选择。
Redis“LRU”只是一种尽力而为算法(即与精确的 LRU 相去甚远)。 Redis 跟踪内存分配并知道何时必须释放一些内存。这是在执行每个命令之前检查的。在“allkeys-lru”模式下驱逐 key 的机制包括选择 maxmemory-samples 随 secret 钥，比较它们的空闲时间，然后选择最空闲的 key 。 Redis 重复这些操作，直到使用的内存低于 maxmemory。
maxmemory-samples 越高，CPU 消耗越多，但结果越准确。
如果您没有显式使用 EXPIRE 命令，则不会有与 key 回收相关的其他开销。
在我的机器上使用 Redis 基准测试运行快速测试的吞吐量为:
我无法重现您遇到的 5 倍因素。
减少逐出开销的明显建议是减少 maxmemory-samples，但这也意味着准确性会急剧下降。
我的建议是尝试使用 memcached。 LRU机制不同。它仍然不准确(它仅适用于每个平板)，但它可能会在此用例上提供比 Redis 更好的结果。
关于caching - Redis 在填满和逐出键时有多慢？ (LRU算法)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20523368/
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