redis和lua redis中lru和lfu的区别

本文目录一览：

1、Redis的LRU缓存淘汰算法实现
2、如何更有效的处理数据检索缓存
3、redis八种淘汰策略是什么

Redis的LRU缓存淘汰算法实现在实现LRU算法过程中，无非两种操作，查找和修改，使用散列数组实现查找时间复杂度为O（1），使用双向链表实现修改复杂度为O（1），并且双向链表还可以维护访问顺序，所以使用这种方式，可以达到O（1）。
Redis使用的并不是完全LRU算法，而是近似LRU算法。被删除的key也不一定是最满足LRU特征的key ，而是通过近似LRU算法抽样，然后删除访问时间最古老的key 。
当要缓存某个数据的时候，先在链表中查找这个数据。如果没有找到，则直接将数据放到链表的尾部；如果找到了，我们就把它移动到链表的尾部，然后淘汰头部数据。
【redis和lua redis中lru和lfu的区别】在实际应用中，LRU替换策略通常与其他策略结合使用，例如LFU（Least Frequently Used）策略，以进一步提高缓存的命中率和性能。
Redis 内存淘汰机制有以下几种策略：noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。（Redis 默认策略）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 Key 。
如何更有效的处理数据检索缓存不过理论上来讲，如果数据的修改不多，热点数据非常集中，就可以让大部分热数据常驻缓存中，缓存命中率会保持在一个较高的水平，收益很明显。
内存计算和缓存技术内存计算和缓存技术是加快海量数据处理速度的重要手段之一。传统的磁盘存储具有较高的访问延迟，而内存存储具有更快的读写速度。因此，将数据加载到内存中进行计算和查询可以显著提高数据处理的效率。
Write Through模式和Read Through模式类似，当数据发生更新的时候，先去Cache里面进行更新，如果命中了，则先更新缓存再由Cache方来更新database 。如果没有命中的话，就直接更新Cache里面的数据。
提高磁盘速度.这包含RAID和其它磁盘文件分段的处理。基本的思想是提高磁盘的并发度（多个物理磁盘存放同一个文件）。微观：表设计方面：字段冗余.降低跨库查询和大表连接操作。
如果把检索NSS数据看做很慢，那么nscd能够显著加快连续访问同一数据的速度，并能提高整个系统的性能。
redis八种淘汰策略是什么1、然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰。
2、redis.conf中的maxmemory参数配置了redis的最大内存，maxmemory-policy配置了内存淘汰策略，当redis内存达到最大后，会根据内存淘汰策略淘汰部分数据。
3、Redis 内存淘汰机制有以下几种策略：noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。（Redis 默认策略）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 Key 。
4、当Redis内存超出物理内存限制时，内存数据会开始和磁盘产生频繁的交换，使得性能急剧下降。
5、springboot整合Redis参考，SpringBoot整合Redis - （jianshu.com）在整合Redis的基础上，在新加监听配置监听配置类监听类将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据。