Redis缓存自动清理策略（redis清除策略）

Redis缓存自动清理策略

Redis是当前应用程序开发中广泛使用的缓存工具，其可以有效地缓存数据，并输出快速的响应结果。然而，随着缓存数据量的增加，Redis的内存占用也会变得越来越大。因此，在应用程序中需要考虑缓存数据的自动清理问题，以提高应用程序的性能。

Redis缓存自动清理策略通常有以下几种：

1.基于时间的自动清理策略

根据缓存数据被使用的时间，将近期没有被使用的数据自动清理掉。这种策略可以确保站点能够始终保持一定的缓存数据，但是也有可能导致频繁清理被使用不频繁，但是并不是完全无用的缓存数据。

2. 基于空间的自动清理策略

根据缓存数据占用的内存空间大小，选择占用空间较大的缓存数据进行清理，以保持Redis内存使用率处于一个合理的范围内。该策略可以使Redis保持一定的缓存数据，同时也能有效地控制内存占用，但是如果缓存数据占用内存大小相差不大，就不能保证清理完全合理。

3.基于使用频率的自动清理策略

根据缓存数据的使用频率，选择被使用不频繁的缓存数据进行清理。这种策略可以确保站点能够保留经常被使用的缓存数据，但是也有可能导致有用的缓存数据被错误地清理掉。

实现基于时间的自动清理策略

redis-py可以使用Expire设置过期时间，可以通过代码直接调用完成时间清理策略的实现。

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r.set(‘name’, ‘Tom’)

r.expire(‘name’, 60) # 设置该数据在60秒后自动清理，以实现时间清理策略。

实现基于空间的自动清理策略

Redis可以使用maxmemory-policy参数进行控制。实现basic策略，即在达到最大内存限制后清理最近没有使用的key。

```python
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0,  maxmemory=104857600, maxmemory_policy='volatile-lru')
r.set('name', 'Tom')

实现基于使用频率的自动清理策略

可以从redis服务器返回数据中提取数据使用频率，并将频率作为关键字进行排序。，以实现基于使用频率的自动清理策略。

“`python

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

r.set(‘name’, ‘Tom’)

r.set(‘age’, 20)

r.set(‘sex’, ‘Male’)

hits = r.scan_iter(match=’*’, count=1000)

hits_dict = dict()

for hit in hits:

key = hit.decode()

# 计算点击次数

score = r.object(‘freq’, key)

if score is None:

hits_dict[key] = 0

else:

hits_dict[key] = int(score)

# 对点击次数排序

sort_list = sorted(hits_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

print(sort_list)

通过实现以上的自动清理策略，可以控制Redis缓存大小，使其在应用程序中发挥更为重要的作用，提升应用程序的性能。

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