Redis处理旧数据一直是技术开发人员面临的挑战。Redis作为一种高性能的内存键值存储数据库，经常用于提升缓存性能和实现数据优化，是一种“快速开发、快速数据读写”的有效方法。但当系统处理的数据量过大，历史数据积累多达几千万，或需要对旧数据进行分析时，就会面临Redis处理旧数据的挑战。
通常，当数据大量累积时，建议分拆到多个实例，以更好地支持旧数据的分析和查询。这样一来，可以节省内存空间，使Redis应用性能更加持久且稳定。使用复制机制进行数据复制，也可以有效地处理大量历史数据。
当旧数据量大时，可能会遇到内存快速消耗的问题，造成系统“减速”。此时，运维人员应该及时调整配置参数，调整内存大小，让Redis能够正确运行。
另外，需要结合业务特点，根据Redis设置合理的数据删除策略。由于Redis支持TTL设置，可以根据应用场景对过期旧数据进行自动删除，从而控制数据量合理，避免造成过多的内存消耗。
比如：
//设置指定key的生存时间(单位：秒)127.0.0.1:6379> EXPIRE old_data:123 7200
作为系统的运营人员，应该及时监控Redis的状态，定时命令进行数据清理，如定时DEL指令，及时处理大量旧数据。
要有效地处理Redis处理旧数据这一挑战，我们可以采用多种方式，将其分拆到多实例，对老数据使用TTL和DEL命令设置删除策略，定期清理历史数据等。通过上述步骤，有助于提高系统运行效率，保持Redis应用性能稳定。
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redis缓存数据,内存占满,怎么解决?
Redis服务器内存有限，需采取数据过期和淘汰策略以避免内存占满。 数据过期策略分为两种：惰性删除和定期删除。 惰性删除策略检查是否过期后仅在需要使用数据时执行，不频繁使用的数据不会导致CPU和时间浪费。 惰性删除策略的缺点是，已过期数据若未使用，会继续占用内存。 定期删除策略则每隔一定时间检查并删除一部分过期数据，分为Slow模式和Fast模式，通过配置调整执行频率以减少CPU影响。 实际应用中结合惰性删除和定期删除策略更为合理。 数据淘汰策略用于内存不足时决定删除哪些数据，Redis支持8种策略。 noeviction策略不删除任何数据，内存满时禁止写入新数据，为默认策略。 volatile-ttl策略优先删除即将过期的数据。 allkeys-random策略随机删除数据。 volatile-random策略优先删除已设置过期时间的数据，采用随机方式。 allkeys-lru策略基于LRU算法删除最近最少使用的数据。 volatile-lru策略同样基于LRU算法，但针对已设置过期时间的数据。 allkeys-lfu策略基于LFU算法删除访问频率最低的数据。 volatile-lfu策略针对已设置过期时间的数据，采用LFU算法。 在实际应用中，无需特殊考虑时，优先选择allkeys-lru策略以保留常访问数据。
如何保持MySQL和redis中数据的一致性?
保持MySQL和Redis中数据一致性的方法主要包括以下几点：
1. 操作顺序： 推荐采用“先更新数据库，再删除缓存”的操作顺序。 这可以有效避免在高并发场景下，因先删除缓存再更新数据库而导致的短暂数据不一致问题。
2. 重试机制： 配合消息队列等异步机制，对缓存删除操作进行重试。 确保即使操作失败，也能通过异步方式重新尝试删除缓存，从而减少数据不一致性。
3. 订阅Binlog： 通过订阅MySQL的Binlog，实时监听数据库的更新操作，并据此更新缓存。 这可以显著降低脏数据的时间窗口，提高数据一致性。
4. 缓存过期时间： 在新数据更新后，为缓存设置较短的过期时间。 这可以在一定程度上减少数据不一致的风险，因为过期后缓存会自动失效，重新从数据库中读取数据。
5. 延迟校验： 在数据库更新操作后，通过短暂的延迟校验来确保缓存数据的正确性。 这可以避免更新后立即查询导致的不一致性。
6. 禁用缓存： 在数据库更新链路中，可以临时禁用对应缓存的读取。 这可以防止更新后的查询读取到旧数据，从而提高数据一致性。
7. 强制读取主节点： 在读取Redis数据时，强制从主节点读取。 这可以减少因读取副本节点而带来的数据不一致问题。
8. 灰度放量和查询一致性校验： 在新功能或优化上线前，进行灰度放量和查询一致性校验。 这可以确保缓存数据的准确性和可靠性，降低数据不一致的风险。
需要注意的是，实现强一致性可能需要复杂的分布式一致性协议，但这通常与性能要求相冲突。 因此，在实际应用中，通常选择最终一致性，并通过合理的缓存策略和容错机制来降低数据不一致的风险。 每个场景都有其特定的考量，根据业务需求选择最合适的方案是关键。
Redis数据的过期与淘汰
懒惰处理 Redis在get操作时遇到过期的key会进行删除操作。
集中处理 Redis会将设置了过期时间的key放到一个独立的字典里，默认每秒10次过期扫描。扫描方式：
为防止扫描时间过长，扫描时间限制为25ms，开发时应尽量避免大量key同时过期。 从库不会进行过期扫描，主库删除时，会在AOF文件里增加一条del指令，同步到所有从库，从库通过此指令来删除。 由于指令的同步存在异步，所以会出现主从数据不一致的情况。
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。为了限制内存的使用，Redis提供参数 maxmemory 来限制最大内存，当内存超出后，会有以下策略( maxmemory-policy )来淘汰key以腾出空间：
由于LRU算法需要消耗大量的额外内存，redis采用一种近似的LRU算法。 它给每个 key 增加了一个额外的小字段（24bit），也就是最后一次被访问的时间戳。 每次执行写操作时，如果发现内存超出 maxmemory ，就随机采样5个（参数 maxmemory_samples 配置）key，然后淘汰最旧的。 如果淘汰之后还是超出，那就继续随机淘汰，直到不超出为止。 如果 maxmemory-policy 是volatile-xxx，就从设置过期时间的key里采样，否则就从所有key里采样。 Redis3.0里增加了一个淘汰池，就是一个大小为 maxmemory_samples 的数组。 每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合，淘汰掉最旧的一个，然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用。
redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿。 为了解决这个问题Redis4.0引入了unlink指令，将这个key的对象引用从Redis内存数据里删除，将删除操作封装成一个任务丢到一个异步队列里。 然后有个异步线程会从这个队列里取出任务并执行。 清空操作 flushdb 和 flushall ，在Redis4.0后，在指令后面增加 async ，就也可以像上面一样异步执行。
《Redis深度历险：核心原理和应用实践》
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