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24 | 替换策略：缓存满了怎么办？
你好，我是蒋德钧。
Redis缓存使用内存来保存数据，避免业务应用从后端数据库中读取数据，可以提升应用的响应速度。那么，如果我们把所有要访问的数据都放入缓存，是不是一个很好的设计选择呢？其实，这样做的性价比反而不高。
举个例子吧。MySQL中有1TB的数据，如果我们使用Redis把这1TB的数据都缓存起来，虽然应用都能在内存中访问数据了，但是，这样配置并不合理，因为性价比很低。一方面，1TB内存的价格大约是3.5万元，而1TB磁盘的价格大约是1000元。另一方面，数据访问都是有局部性的，也就是我们通常所说的“八二原理”，80%的请求实际只访问了20%的数据。所以，用1TB的内存做缓存，并没有必要。
为了保证较高的性价比，缓存的空间容量必然要小于后端数据库的数据总量。不过，内存大小毕竟有限，随着要缓存的数据量越来越大，有限的缓存空间不可避免地会被写满。此时，该怎么办呢？
解决这个问题就涉及到缓存系统的一个重要机制，即缓存数据的淘汰机制。简单来说，数据淘汰机制包括两步：第一，根据一定的策略，筛选出对应用访问来说“不重要”的数据；第二，将这些数据从缓存中删除，为新来的数据腾出空间，
这节课上，我就来和你聊聊缓存满了之后的数据淘汰机制。通常，我们也把它叫作缓存替换机制，同时还会讲到一系列选择淘汰数据的具体策略。了解了数据淘汰机制和相应策略，我们才可以选择合理的Redis配置，提高缓存命中率，提升应用的访问性能。
不过，在学习淘汰策略之前，我们首先要知道设置缓存容量的依据和方法。毕竟，在实际使用缓存时，我们需要决定用多大的空间来缓存数据。
设置多大的缓存容量合适？
缓存容量设置得是否合理，会直接影响到使用缓存的性价比。我们通常希望以最小的代价去获得最大的收益，所以，把昂贵的内存资源用在关键地方就非常重要了。
就像我刚才说的，实际应用中的数据访问是具有局部性的。下面有一张图，图里有红、蓝两条线，显示了不同比例数据贡献的访问量情况。蓝线代表了“八二原理”表示的数据局部性，而红线则表示在当前应用负载下，数据局部性的变化。
我们先看看蓝线。它表示的就是“八二原理”，有20%的数据贡献了80%的访问了，而剩余的数据虽然体量很大，但只贡献了20%的访问量。这80%的数据在访问量上就形成了一条长长的尾巴，我们也称为“长尾效应”。
所以，如果按照“八二原理”来设置缓存空间容量，也就是把缓存空间容量设置为总数据量的20%的话，就有可能拦截到80%的访问。
为什么说是“有可能”呢？这是因为，“八二原理”是对大量实际应用的数据访问情况做了统计后，得出的一个统计学意义上的数据量和访问量的比例。具体到某一个应用来说，数据访问的规律会和具体的业务场景有关。对于最常被访问的20%的数据来说，它们贡献的访问量，既有可能超过80%，也有可能不到80%。
我们再通过一个电商商品的场景，来说明下“有可能”这件事儿。一方面，在商品促销时，热门商品的信息可能只占到总商品数据信息量的5%，而这些商品信息承载的可能是超过90%的访问请求。这时，我们只要缓存这5%的数据，就能获得很好的性能收益。另一方面，如果业务应用要对所有商品信息进行查询统计，这时候，即使按照“八二原理”缓存了20%的商品数据，也不能获得很好的访问性能，因为80%的数据仍然需要从后端数据库中获取。
接下来，我们再看看数据访问局部性示意图中的红线。近年来，有些研究人员专门对互联网应用（例如视频播放网站）中，用户请求访问内容的分布情况做过分析，得到了这张图中的红线。
在这条红线上，80%的数据贡献的访问量，超过了传统的长尾效应中80%数据能贡献的访问量。原因在于，用户的个性化需求越来越多，在一个业务应用中，不同用户访问的内容可能差别很大，所以，用户请求的数据和它们贡献的访问量比例，不再具备长尾效应中的“八二原理”分布特征了。也就是说，20%的数据可能贡献不了80%的访问，而剩余的80%数据反而贡献了更多的访问量，我们称之为重尾效应。
正是因为20%的数据不一定能贡献80%的访问量，我们不能简单地按照“总数据量的20%”来设置缓存最大空间容量。在实践过程中，我看到过的缓存容量占总数据量的比例，从5%到40%的都有。这个容量规划不能一概而论，是需要结合应用数据实际访问特征和成本开销来综合考虑的。
这其实也是我一直在和你分享的经验，系统的设计选择是一个权衡的过程：大容量缓存是能带来性能加速的收益，但是成本也会更高，而小容量缓存不一定就起不到加速访问的效果。一般来说，我会建议把缓存容量设置为总数据量的15%到30%，兼顾访问性能和内存空间开销。
对于Redis来说，一旦确定了缓存最大容量，比如4GB，你就可以使用下面这个命令来设定缓存的大小了：
CONFIG SET maxmemory 4gb
不过，缓存被写满是不可避免的。即使你精挑细选，确定了缓存容量，还是要面对缓存写满时的替换操作。缓存替换需要解决两个问题：决定淘汰哪些数据，如何处理那些被淘汰的数据。
接下来，我们就来学习下，Redis中的数据淘汰策略。
Redis缓存有哪些淘汰策略？
Redis 4.0之前一共实现了6种内存淘汰策略，在4.0之后，又增加了2种策略。我们可以按照是否会进行数据淘汰把它们分成两类：
- 不进行数据淘汰的策略，只有noeviction这一种。
- 会进行淘汰的7种其他策略。
会进行淘汰的7种策略，我们可以再进一步根据淘汰候选数据集的范围把它们分成两类：
- 在设置了过期时间的数据中进行淘汰，包括volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru、volatile-lfu（Redis 4.0后新增）四种。
- 在所有数据范围内进行淘汰，包括allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu（Redis 4.0后新增）三种。
我把这8种策略的分类，画到了一张图里：
下面我就来具体解释下各个策略。
默认情况下，Redis在使用的内存空间超过maxmemory值时，并不会淘汰数据，也就是设定的noeviction策略。对应到Redis缓存，也就是指，一旦缓存被写满了，再有写请求来时，Redis不再提供服务，而是直接返回错误。Redis用作缓存时，实际的数据集通常都是大于缓存容量的，总会有新的数据要写入缓存，这个策略本身不淘汰数据，也就不会腾出新的缓存空间，我们不把它用在Redis缓存中。
我们再分析下volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru和volatile-lfu这四种淘汰策略。它们筛选的候选数据范围，被限制在已经设置了过期时间的键值对上。也正因为此，即使缓存没有写满，这些数据如果过期了，也会被删除。
例如，我们使用EXPIRE命令对一批键值对设置了过期时间后，无论是这些键值对的过期时间是快到了，还是Redis的内存使用量达到了maxmemory阈值，Redis都会进一步按照volatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu这四种策略的具体筛选规则进行淘汰。
- volatile-ttl在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。
- volatile-random就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。
- volatile-lru会使用LRU算法筛选设置了过期时间的键值对。
- volatile-lfu会使用LFU算法选择设置了过期时间的键值对。
可以看到，volatile-ttl和volatile-random筛选规则比较简单，而volatile-lru因为涉及了LRU算法，所以我会在分析allkeys-lru策略时再详细解释。volatile-lfu使用了LFU算法，我会在第27讲中具体解释，现在你只需要知道，它是在LRU算法的基础上，同时考虑了数据的访问时效性和数据的访问次数，可以看作是对淘汰策略的优化。
相对于volatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu这四种策略淘汰的是设置了过期时间的数据，allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu这三种淘汰策略的备选淘汰数据范围，就扩大到了所有键值对，无论这些键值对是否设置了过期时间。它们筛选数据进行淘汰的规则是：
- allkeys-random策略，从所有键值对中随机选择并删除数据；
- allkeys-lru策略，使用LRU算法在所有数据中进行筛选。
- allkeys-lfu策略，使用LFU算法在所有数据中进行筛选。
这也就是说，如果一个键值对被删除策略选中了，即使它的过期时间还没到，也需要被删除。当然，如果它的过期时间到了但未被策略选中，同样也会被删除。
接下来，我们就看看volatile-lru和allkeys-lru策略都用到的LRU算法吧。LRU算法工作机制并不复杂，我们一起学习下。
LRU算法的全称是Least Recently Used，从名字上就可以看出，这是按照最近最少使用的原则来筛选数据，最不常用的数据会被筛选出来，而最近频繁使用的数据会留在缓存中。
那具体是怎么筛选的呢？LRU会把所有的数据组织成一个链表，链表的头和尾分别表示MRU端和LRU端，分别代表最近最常使用的数据和最近最不常用的数据。我们看一个例子。
我们现在有数据6、3、9、20、5。如果数据20和3被先后访问，它们都会从现有的链表位置移到MRU端，而链表中在它们之前的数据则相应地往后移一位。因为，LRU算法选择删除数据时，都是从LRU端开始，所以把刚刚被访问的数据移到MRU端，就可以让它们尽可能地留在缓存中。
如果有一个新数据15要被写入缓存，但此时已经没有缓存空间了，也就是链表没有空余位置了，那么，LRU算法做两件事：
- 数据15是刚被访问的，所以它会被放到MRU端；
- 算法把LRU端的数据5从缓存中删除，相应的链表中就没有数据5的记录了。
其实，LRU算法背后的想法非常朴素：它认为刚刚被访问的数据，肯定还会被再次访问，所以就把它放在MRU端；长久不访问的数据，肯定就不会再被访问了，所以就让它逐渐后移到LRU端，在缓存满时，就优先删除它。
不过，LRU算法在实际实现时，需要用链表管理所有的缓存数据，这会带来额外的空间开销。而且，当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到MRU端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低Redis缓存性能。
所以，在Redis中，LRU算法被做了简化，以减轻数据淘汰对缓存性能的影响。具体来说，Redis默认会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（由键值对数据结构RedisObject中的lru字段记录）。然后，Redis在决定淘汰的数据时，第一次会随机选出N个数据，把它们作为一个候选集合。接下来，Redis会比较这N个数据的lru字段，把lru字段值最小的数据从缓存中淘汰出去。
Redis提供了一个配置参数maxmemory-samples，这个参数就是Redis选出的数据个数N。例如，我们执行如下命令，可以让Redis选出100个数据作为候选数据集：
CONFIG SET maxmemory-samples 100
当需要再次淘汰数据时，Redis需要挑选数据进入第一次淘汰时创建的候选集合。这儿的挑选标准是：能进入候选集合的数据的lru字段值必须小于候选集合中最小的lru值。当有新数据进入候选数据集后，如果候选数据集中的数据个数达到了maxmemory-samples，Redis就把候选数据集中lru字段值最小的数据淘汰出去。
这样一来，Redis缓存不用为所有的数据维护一个大链表，也不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能。
好了，到这里，我们就学完了除了使用LFU算法以外的5种缓存淘汰策略，我再给你三个使用建议。
- 优先使用allkeys-lru策略。这样，可以充分利用LRU这一经典缓存算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中，提升应用的访问性能。如果你的业务数据中有明显的冷热数据区分，我建议你使用allkeys-lru策略。
- 如果业务应用中的数据访问频率相差不大，没有明显的冷热数据区分，建议使用allkeys-random策略，随机选择淘汰的数据就行。
- 如果你的业务中有置顶的需求，比如置顶新闻、置顶视频，那么，可以使用volatile-lru策略，同时不给这些置顶数据设置过期时间。这样一来，这些需要置顶的数据一直不会被删除，而其他数据会在过期时根据LRU规则进行筛选。
一旦被淘汰的数据被选定后，Redis怎么处理这些数据呢？这就要说到缓存替换时的具体操作了。
如何处理被淘汰的数据？
一般来说，一旦被淘汰的数据选定后，如果这个数据是干净数据，那么我们就直接删除；如果这个数据是脏数据，我们需要把它写回数据库，如下图所示：
那怎么判断一个数据到底是干净的还是脏的呢？
干净数据和脏数据的区别就在于，和最初从后端数据库里读取时的值相比，有没有被修改过。干净数据一直没有被修改，所以后端数据库里的数据也是最新值。在替换时，它可以被直接删除。
而脏数据就是曾经被修改过的，已经和后端数据库中保存的数据不一致了。此时，如果不把脏数据写回到数据库中，这个数据的最新值就丢失了，就会影响应用的正常使用。
这么一来，缓存替换既腾出了缓存空间，用来缓存新的数据，同时，将脏数据写回数据库，也保证了最新数据不会丢失。
不过，对于Redis来说，它决定了被淘汰的数据后，会把它们删除。即使淘汰的数据是脏数据，Redis也不会把它们写回数据库。所以，我们在使用Redis缓存时，如果数据被修改了，需要在数据修改时就将它写回数据库。否则，这个脏数据被淘汰时，会被Redis删除，而数据库里也没有最新的数据了。
小结
在这节课上，我围绕着“缓存满了该怎么办”这一问题，向你介绍了缓存替换时的数据淘汰策略，以及被淘汰数据的处理方法。
Redis 4.0版本以后一共提供了8种数据淘汰策略，从淘汰数据的候选集范围来看，我们有两种候选范围：一种是所有数据都是候选集，一种是设置了过期时间的数据是候选集。另外，无论是面向哪种候选数据集进行淘汰数据选择，我们都有三种策略，分别是随机选择，根据LRU算法选择，以及根据LFU算法选择。当然，当面向设置了过期时间的数据集选择淘汰数据时，我们还可以根据数据离过期时间的远近来决定。
一般来说，缓存系统对于选定的被淘汰数据，会根据其是干净数据还是脏数据，选择直接删除还是写回数据库。但是，在Redis中，被淘汰数据无论干净与否都会被删除，所以，这是我们在使用Redis缓存时要特别注意的：当数据修改成为脏数据时，需要在数据库中也把数据修改过来。
选择哪种缓存策略是值得我们多加琢磨的，它在筛选数据方面是否能筛选出可能被再次访问的数据，直接决定了缓存效率的高与低。
很简单的一个对比，如果我们使用随机策略，刚筛选出来的要被删除的数据可能正好又被访问了，此时应用就只能花费几毫秒从数据库中读取数据了。而如果使用LRU策略，被筛选出来的数据往往是经过时间验证了，如果在一段时间内一直没有访问，本身被再次访问的概率也很低了。
所以，我给你的建议是，先根据是否有始终会被频繁访问的数据（例如置顶消息），来选择淘汰数据的候选集，也就是决定是针对所有数据进行淘汰，还是针对设置了过期时间的数据进行淘汰。候选数据集范围选定后，建议优先使用LRU算法，也就是，allkeys-lru或volatile-lru策略。
当然，设置缓存容量的大小也很重要，我的建议是：结合实际应用的数据总量、热数据的体量，以及成本预算，把缓存空间大小设置在总数据量的15%到30%这个区间就可以。
每课一问
按照惯例，我给你提一个小问题。这节课，我向你介绍了Redis缓存在应对脏数据时，需要在数据修改的同时，也把它写回数据库，针对我们上节课介绍的缓存读写模式：只读缓存，以及读写缓存中的两种写回策略，请你思考下，Redis缓存对应哪一种或哪几种模式？
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