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如何在Redis容量限制下保持热点数据

如何在Redis容量限制下保持热点数据

当数据库有100万条数据但Redis只能保存10万条时,需要智能的策略来确保Redis中存储的都是最常访问的热点数据。以下是几种有效的解决方案:

一、内存淘汰策略

Redis提供了多种内存淘汰机制,当内存不足时会自动删除部分数据:

策略 命令/配置 特点 适用场景
LRU淘汰 maxmemory-policy allkeys-lru 淘汰最近最少使用的键 通用场景
LFU淘汰 maxmemory-policy allkeys-lfu 淘汰使用频率最低的键 热点数据场景
TTL淘汰 maxmemory-policy volatile-ttl 淘汰剩余存活时间短的键 带过期时间的数据
随机淘汰 maxmemory-policy allkeys-random 随机淘汰键 性能优先

推荐配置

# redis.conf 配置
maxmemory 1gb  # 根据实际内存设置
maxmemory-policy allkeys-lfu  # 生产环境推荐LFU

二、多级缓存架构

1. 分层缓存设计

用户请求 → 本地缓存(Caffeine) → Redis缓存 → 数据库
  • 本地缓存:存储超热点数据(1万条)
  • Redis缓存:存储次热点数据(10万条)
  • 数据库:全量数据(100万条)

2. 实现示例

// 伪代码示例
public Data getData(String key) {
   
    // 1. 查本地缓存
    Data data = localCache.get(key);
    if (data != null) return data;
    
    // 2. 查Redis
    data = redis.get(key
http://www.dtcms.com/a/112276.html

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