{"id":20962,"date":"2026-08-24T15:04:34","date_gmt":"2026-08-24T13:04:34","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/redis-lfu-vs-lru-eviction-policies-vergleich-cache-optimierung\/"},"modified":"2026-08-24T15:04:34","modified_gmt":"2026-08-24T13:04:34","slug":"porownanie-strategii-usuwania-danych-z-pamieci-podrecznej-redis-lfu-a-lru-optymalizacja-pamieci-podrecznej","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/redis-lfu-vs-lru-eviction-policies-vergleich-cache-optimierung\/","title":{"rendered":"Redis LFU a LRU: Kt\u00f3ra polityka usuwania danych jest w\u0142a\u015bciwa?"},"content":{"rendered":"<p>Algorytmy LFU i LRU w Redis decyduj\u0105, kt\u00f3re klucze zostan\u0105 usuni\u0119te z pami\u0119ci podr\u0119cznej w przypadku ograniczonych zasob\u00f3w \u2013 a tym samym o <strong>Wsp\u00f3\u0142czynnik trafie\u0144<\/strong>, czas odpowiedzi i zu\u017cycie pami\u0119ci. Poka\u017c\u0119 ci, kiedy lepiej sprawdzi si\u0119 zasada LFU oparta na cz\u0119stotliwo\u015bci, a kiedy zasada LRU oparta na aktualno\u015bci, jak je skonfigurowa\u0107 oraz jakie skutki w codziennym u\u017cytkowaniu przynosz\u0105 ustawienia \u201eallkeys-lfu\u201d w por\u00f3wnaniu z \u201eallkeys-lru\u201d; s\u0142owo kluczowe <strong>Redis LFU<\/strong> jest tu kluczowe.<\/p>\n\n<h2>Punkty centralne<\/h2>\n\n<ul>\n  <li><strong>Aktualno\u015b\u0107<\/strong> vs. <strong>Cz\u0119stotliwo\u015b\u0107<\/strong>: LRU preferuje najnowsze dost\u0119py, LFU preferuje cz\u0119ste dost\u0119py.<\/li>\n  <li><strong>Aproksymacja<\/strong> W Redis: Obie polityki dzia\u0142aj\u0105 w oparciu o pr\u00f3bki okre\u015blone przez parametr maxmemory-samples.<\/li>\n  <li><strong>Obci\u0105\u017cenia<\/strong> wybierz: Sesje\/Panele \u2192 LRU, Bestsellery\/Rankingi \u2192 LFU.<\/li>\n  <li><strong>Strojenie<\/strong> Nale\u017cy prawid\u0142owo ustawi\u0107 parametry: lfu-decay-time, maxmemory, maxmemory-samples.<\/li>\n  <li><strong>Monitoring<\/strong> Konieczne: ci\u0105g\u0142e sprawdzanie wska\u017anika trafie\u0144, liczby eksmisji na sekund\u0119 oraz op\u00f3\u017anienia.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>Jak przebiega proces eksmisji w Redis<\/h2>\n\n<p>Redis przechowuje dane w pami\u0119ci RAM, a je\u015bli proces <strong>maxmemory<\/strong>, musi usun\u0105\u0107 klucze. W\u0142a\u015bnie w tym momencie wchodz\u0105 w gr\u0119 zasady takie jak allkeys-lru i allkeys-lfu, kt\u00f3re okre\u015blaj\u0105, kt\u00f3re wpisy musz\u0105 ust\u0105pi\u0107 miejsca. Skupiam si\u0119 na tych dw\u00f3ch wariantach, poniewa\u017c uwzgl\u0119dniaj\u0105 one ca\u0142y zbi\u00f3r danych, a nie tylko klucze z TTL. Redis wybiera klucz do usuni\u0119cia na podstawie pr\u00f3by, kt\u00f3r\u0105 mo\u017cna okre\u015bli\u0107 za pomoc\u0105 <strong>maxmemory-samples<\/strong> kontroluje; wi\u0119ksza liczba pr\u00f3bek zwi\u0119ksza dok\u0142adno\u015b\u0107, ale obci\u0105\u017ca procesor. Podej\u015bcie to zapewnia dobre wyniki w du\u017cych przestrzeniach kluczy, nie powoduj\u0105c nadmiernych koszt\u00f3w zarz\u0105dzania.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/redis-eviction-policies-9472.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Informacje wewn\u0119trzne: jak Redis realizuje algorytmy LRU i LFU<\/h2>\n\n<p>Obie polityki dzia\u0142aj\u0105 w Redis <strong>w przybli\u017ceniu<\/strong>, aby utrzyma\u0107 sta\u0142\u0105 szybko\u015b\u0107 dzia\u0142ania. Algorytm LRU przechowuje dla ka\u017cdego obiektu znacznik czasu ostatniego dost\u0119pu. W przypadku ewakuacji Redis pobiera pr\u00f3bk\u0119 i odrzuca \u201enajstarszego\u201c kandydata z tej pr\u00f3by. W praktyce jest to niezwykle wydajne i wystarczaj\u0105co dok\u0142adne, o ile dobierzesz wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by odpowiednio do przestrzeni kluczy.<\/p>\n\n<p><strong>Redis LFU<\/strong> uzupe\u0142nia t\u0119 koncepcj\u0119 o <strong>kompaktowy miernik cz\u0119stotliwo\u015bci<\/strong>, kt\u00f3re z biegiem czasu <strong>starzeje si\u0119<\/strong> (Decay). Ka\u017cdy dost\u0119p zwi\u0119ksza licznik u\u017cy\u0107 nie w spos\u00f3b liniowy, lecz w spos\u00f3b t\u0142umiony, tak aby pojedyncze fazy intensywnego wykorzystania nie powodowa\u0142y trwa\u0142ego nasycenia licznika. Jednocze\u015bnie zanik w czasie sprawia, \u017ce dawna popularno\u015b\u0107 w pewnym momencie traci na znaczeniu. Za pomoc\u0105 parametr\u00f3w takich jak <em>czas zaniku lfu<\/em> (jak szybko historia si\u0119 starzeje) oraz wewn\u0119trzny wsp\u00f3\u0142czynnik logarytmiczny (jak bardzo rosn\u0105 liczniki przy ka\u017cdym dost\u0119pie) \u2013 to w\u0142a\u015bnie r\u00f3wnowa\u017cysz <em>reaktywno\u015b\u0107<\/em> przeciwko <em>Stabilno\u015b\u0107<\/em> ustalania priorytet\u00f3w. Zasada: mniejsze warto\u015bci decay \u2192 szybsze dostosowanie, wi\u0119ksze warto\u015bci \u2192 wolniejsze, ale bardziej stabilne priorytety.<\/p>\n\n<h2>LRU w Redis: zasada dzia\u0142ania, zalety, pu\u0142apki<\/h2>\n\n<p>LRU usuwa element, kt\u00f3ry przebywa w pami\u0119ci najd\u0142u\u017cej <strong>niewykorzystane<\/strong> Klucze, nadaj\u0105c priorytet aktualno\u015bci. Ta logika pasuje do wzorc\u00f3w o lokalno\u015bci czasowej, takich jak sesje, pulpity nawigacyjne na \u017cywo czy kr\u00f3tkotrwa\u0142e odpowiedzi API. Redis wykorzystuje przybli\u017con\u0105 metod\u0119 LRU: wpisy posiadaj\u0105 znacznik czasu, a pr\u00f3bkowanie wybiera najstarszy wpis \u2013 szybko i w spos\u00f3b zrozumia\u0142y. Algorytm LRU szybko reaguje na zmiany, poniewa\u017c ostatnio u\u017cywane klucze pozostaj\u0105 na g\u00f3rze, a starsze s\u0105 usuwane. Problemem mog\u0105 by\u0107 du\u017ce, jednorazowe skanowania, kt\u00f3re wype\u0142niaj\u0105 pami\u0119\u0107 podr\u0119czn\u0105 warto\u015bciami kr\u00f3tkotrwa\u0142ymi i wypieraj\u0105 wa\u017cne klucze, kt\u00f3re chwilowo nie s\u0105 u\u017cywane. <strong>wypiera\u0107<\/strong>.<\/p>\n\n<p>Praktyczna wskaz\u00f3wka: Je\u015bli korzystasz z LRU i regularnie przeprowadzasz \u201ezimne\u201c zapytania zbiorcze (np. raporty backoffice), wyodr\u0119bnij te obci\u0105\u017cenia w <em>oddzielny<\/em> Cache\u2019y lub zaplanuj wi\u0119ksze <strong>maxmemory<\/strong>-rezerwy. W ten spos\u00f3b unikniesz zanieczyszczenia pami\u0119ci podr\u0119cznej, w wyniku kt\u00f3rego cenne dane, kt\u00f3re wkr\u00f3tce b\u0119d\u0105 ponownie potrzebne, zostaj\u0105 wypchni\u0119te.<\/p>\n\n<h2>LFU w Redis: zasada dzia\u0142ania, zalety, pu\u0142apki<\/h2>\n\n<p>LFU usuwa klucze o niskiej <strong>Cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 u\u017cytkowania<\/strong> i w ten spos\u00f3b zabezpiecza d\u0142ugoterminowe \u201ehot keys\u201c. Wewn\u0119trzny licznik ro\u015bnie logarytmicznie i z czasem traci na warto\u015bci (decay), dzi\u0119ki czemu dawna popularno\u015b\u0107 nie ma wiecznego znaczenia. Prowadzi to do wyr\u00f3wnuj\u0105cej wagi: Cz\u0119sto wykorzystywane dane pozostaj\u0105 d\u0142u\u017cej w pami\u0119ci, a pojedyncze warto\u015bci odstaj\u0105ce prawie nie wp\u0142ywaj\u0105 na priorytet. Algorytm LFU cz\u0119sto zapewnia wy\u017cszy wska\u017anik trafie\u0144 w katalogach, rankingach lub pami\u0119ciach podr\u0119cznych cech, poniewa\u017c zachowuje w pami\u0119ci sprawdzone klucze. Reaguje jednak wolniej na nowe trendy, dlatego dostosowywanie <strong>czas zaniku lfu<\/strong> pozostaje wa\u017cne.<\/p>\n\n<p>Dla <strong>Trendy \u201ew\u0142\u0105czone\/wy\u0142\u0105czone\u201d<\/strong> (np. kampanie marketingowe) obowi\u0105zuje nast\u0119puj\u0105ca zasada: nale\u017cy ustawi\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik zaniku tak, aby nowy trend mia\u0142 zauwa\u017calny wp\u0142yw, a jednocze\u015bnie kr\u00f3tkotrwa\u0142e zak\u0142\u00f3cenia nie powodowa\u0142y ci\u0105g\u0142ego przetasowywania zawarto\u015bci pami\u0119ci podr\u0119cznej. W wielu projektach sprawdzonym rozwi\u0105zaniem jest: ostro\u017cny start, a nast\u0119pnie stopniowe przyspieszanie, a\u017c wska\u017anik trafie\u0144 pozostanie stabilny pod obci\u0105\u017ceniem.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/redis_lfu_vs_lru_3948.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Por\u00f3wnanie: aktualno\u015b\u0107 a cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 w \u017cyciu codziennym<\/h2>\n\n<p>Zasadniczo LRU rozr\u00f3\u017cnia \u201ekiedy ostatnio u\u017cyto\u201c (LRU) i \u201ejak cz\u0119sto u\u017cyto\u201c (LFU) \u2013 dokonuj\u0119 wyboru na podstawie rzeczywistych <strong>Obci\u0105\u017cenia<\/strong>. W przypadku danych ulotnych, cz\u0119sto wykorzystywanych przez u\u017cytkownik\u00f3w, algorytm LRU zazwyczaj sprawdza si\u0119 lepiej, poniewa\u017c najnowsze dost\u0119py cz\u0119sto wyprzedzaj\u0105 przysz\u0142e. W przypadku popularnych danych o produktach lub konfiguracjach lepiej sprawdza si\u0119 algorytm LFU, poniewa\u017c liczy si\u0119 d\u0142ugotrwa\u0142a popularno\u015b\u0107. W scenariuszach mieszanych dziel\u0119 pami\u0119ci podr\u0119czne wed\u0142ug typ\u00f3w danych i stosuj\u0119 r\u00f3\u017cne zasady. Poni\u017csza tabela zwi\u0119\u017ale podsumowuje r\u00f3\u017cnice i pozwala szybko <strong>Wspomaganie decyzji<\/strong>.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Aspekt<\/th>\n      <th>LRU (allkeys-lru)<\/th>\n      <th>LFU (allkeys-lfu)<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>Priorytet<\/td>\n      <td><strong>Rzeczywisto\u015b\u0107<\/strong> liczba odwiedzin<\/td>\n      <td><strong>Cz\u0119stotliwo\u015b\u0107<\/strong> liczba odwiedzin<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Reakcja na zmian\u0119 wzoru<\/td>\n      <td>Szybko, bo liczy si\u0119 ostatnie u\u017cycie<\/td>\n      <td>Umiarkowane, poniewa\u017c wp\u0142yw ma historia<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Zalecane obci\u0105\u017cenia<\/td>\n      <td>Sesje, pulpity nawigacyjne, interfejsy API na \u017cywo<\/td>\n      <td>Bestsellery, rankingi, skrzynki specjalne<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Wra\u017cliwo\u015b\u0107 na \u201ezanieczyszczenia\u201c<\/td>\n      <td>Raczej wysokie w przypadku du\u017cych skan\u00f3w<\/td>\n      <td>Raczej niewielkie dzi\u0119ki licznikom cz\u0119stotliwo\u015bci<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>\u015aruby tuningowe<\/td>\n      <td><strong>maxmemory-samples<\/strong><\/td>\n      <td><strong>czas zaniku lfu<\/strong>, maxmemory-samples<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Wyja\u015bnialno\u015b\u0107<\/td>\n      <td>Bardzo intuicyjny<\/td>\n      <td>No c\u00f3\u017c, je\u015bli chodzi o Decay<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h2>Wp\u0142yw na wydajno\u015b\u0107 w praktyce<\/h2>\n\n<p>W przypadku niewielkich zbior\u00f3w danych r\u00f3\u017cnica cz\u0119sto pozostaje <strong>niski<\/strong>; wraz ze wzrostem rozmiaru oddziela si\u0119 ziarno od plew. Algorytm LRU przekonuje niskim obci\u0105\u017ceniem procesora zwi\u0105zanym z aproksymacj\u0105 oraz jasn\u0105 przyczyn\u0105: klucz jest usuwany, poniewa\u017c ostatnio nie by\u0142 u\u017cywany. Algorytm LFU sprawdza si\u0119 w przypadku sp\u00f3jnych dost\u0119p\u00f3w, poniewa\u017c cz\u0119sto u\u017cywane klucze pozostaj\u0105 bezpiecznie w pami\u0119ci RAM, a wska\u017anik trafie\u0144 wyra\u017anie ro\u015bnie. Cen\u0105 za to jest konieczno\u015b\u0107 zrozumienia licznik\u00f3w i procesu wygaszania, aby nie reagowa\u0107 ani zbyt powoli, ani zbyt agresywnie. Sprawdzam efekty za pomoc\u0105 profilowania i metryk, zamiast polega\u0107 wy\u0142\u0105cznie na intuicji. <strong>podj\u0105\u0107 decyzj\u0119<\/strong>.<\/p>\n\n<p>Zaplanuj r\u00f3wnie\u017c <strong>zimny rozruch<\/strong> Po ponownym uruchomieniu lub wdro\u017ceniu pami\u0119\u0107 podr\u0119czna jest pusta lub \u201enie zna\u201c cz\u0119stotliwo\u015bci. Algorytm LRU szybko si\u0119 stabilizuje dzi\u0119ki kr\u00f3tkoterminowej lokalno\u015bci. Algorytm LFU z natury rzeczy wymaga pewnego czasu na \u201erozgrzanie si\u0119\u201d, aby zidentyfikowa\u0107 prawdziwe \u201egor\u0105ce klucze\u201d. Strategie takie jak <em>Ogrzewanie wst\u0119pne<\/em> (proaktywne \u0142adowanie wa\u017cnych kluczy) lub stopniowe zwi\u0119kszanie nat\u0119\u017cenia ruchu pomagaj\u0105 ograniczy\u0107 pocz\u0105tkowe op\u00f3\u017anienia i b\u0142\u0119dy.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/redis-eviction-policies-vergleich-4928.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Konfiguracja i dostrajanie: najwa\u017cniejsze opcje<\/h2>\n\n<p>Wybieram t\u0119 polityk\u0119 poprzez <strong>polityka maksymalnej pami\u0119ci<\/strong>, zazwyczaj allkeys-lru lub allkeys-lfu, rzadziej warianty typu volatile z naciskiem na TTL. Z <strong>maxmemory<\/strong> ustalam sztywny pr\u00f3g, od kt\u00f3rego rozpoczyna si\u0119 proces usuwania danych, i dostosowuj\u0119 jego wielko\u015b\u0107 w zale\u017cno\u015bci od zbioru danych oraz z uwzgl\u0119dnieniem marginesu bezpiecze\u0144stwa. Wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by reguluj\u0119 za pomoc\u0105 <strong>maxmemory-samples<\/strong>; wy\u017csze warto\u015bci poprawiaj\u0105 wyniki wyszukiwania, ale wymagaj\u0105 wi\u0119kszego obci\u0105\u017cenia procesora. W przypadku LFU jest to <strong>czas zaniku lfu<\/strong> ma kluczowe znaczenie, poniewa\u017c okre\u015bla, jak szybko stare zapytania trac\u0105 na znaczeniu, a nowe zyskuj\u0105 na wadze. Szczeg\u00f3\u0142ow\u0105 instrukcj\u0119 dotycz\u0105c\u0105 doboru rozmiaru pami\u0119ci znajdziesz tutaj: <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/redis-zarzadzanie-pamiecia-optymalna-konfiguracja-pamieci-wydajnosc-pamiec-podreczna\/\">Optymalna konfiguracja pami\u0119ci<\/a>.<\/p>\n\n<h3>Konkretne wskaz\u00f3wki do wykorzystania w praktyce<\/h3>\n<p>Aby szybko rozpocz\u0105\u0107 prac\u0119, korzystam z jasno okre\u015blonych ustawie\u0144 domy\u015blnych i przeprowadzam iteracje pod obci\u0105\u017ceniem:<\/p>\n<ul>\n  <li>allkeys-lru + maxmemory-samples 7\u201310 dla danych ulotnych, istotnych dla u\u017cytkownika<\/li>\n  <li><strong>Redis LFU<\/strong> (allkeys-lfu) + lfu-decay-time ustawione na konserwatywny poziom (np. umiarkowana warto\u015b\u0107) w celu zapewnienia stabilnego dzia\u0142ania skr\u00f3t\u00f3w klawiszowych<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ustawienie konfiguracji w czasie wykonywania:<\/p>\n<pre><code>CONFIG SET maxmemory 8gb\nCONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru\nCONFIG SET maxmemory-samples 10\n# Przej\u015bcie na LFU:\nCONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lfu\nCONFIG SET lfu-decay-time 5\n<\/code><\/pre>\n<p>W pliku redis.conf nale\u017cy na sta\u0142e zdefiniowa\u0107 te same opcje. Zmiany najpierw testuj\u0119 w \u015brodowisku stagingowym przy reprezentatywnym obci\u0105\u017ceniu, zanim wprowadz\u0119 je do \u015brodowiska produkcyjnego.<\/p>\n\n<h3>Wybierz wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by<\/h3>\n<p><strong>maxmemory-samples<\/strong> To solidny parametr regulacyjny: wy\u017csze warto\u015bci poprawiaj\u0105 jako\u015b\u0107 trafie\u0144 kandydat\u00f3w do wykluczenia, ale obci\u0105\u017caj\u0105 procesor. Zgodnie z zasad\u0105 praktyczn\u0105 zaczynam od warto\u015bci 7\u201310 w przypadku du\u017cych przestrzeni kluczy i zmniejszam j\u0105 tylko wtedy, gdy zaczyna brakowa\u0107 czasu procesora. W przypadku ma\u0142ych przestrzeni kluczy cz\u0119sto wystarcza 5 pr\u00f3b.<\/p>\n\n<h2>Monitorowanie i wska\u017aniki: mierzy\u0107 zamiast zgadywa\u0107<\/h2>\n\n<p>Obserwuj\u0119 to nieustannie <strong>Wsp\u00f3\u0142czynnik trafie\u0144<\/strong>, liczb\u0119 eksmisji, op\u00f3\u017anienia i wykorzystanie pami\u0119ci, aby oceni\u0107 wzajemne oddzia\u0142ywanie. Je\u015bli liczba wyrzucenia gwa\u0142townie wzrasta, sprawdzam rezerwy pami\u0119ci RAM, strategie TTL oraz wybran\u0105 polityk\u0119. Spadaj\u0105cy wska\u017anik trafie\u0144 cz\u0119sto wskazuje, \u017ce zmiany wzorc\u00f3w os\u0142abiaj\u0105 aktualn\u0105 polityk\u0119 lub \u017ce rekordy danych nie s\u0105 buforowane w spos\u00f3b wystarczaj\u0105co oddzielny. Szczyty op\u00f3\u017anie\u0144 wskazuj\u0105 czasami na zbyt ma\u0142\u0105 <strong>Pr\u00f3bki<\/strong> lub na zbyt agresywne usuwanie. Regularne testy obci\u0105\u017ceniowe pomagaj\u0105 mi znale\u017a\u0107 w\u0142a\u015bciw\u0105 r\u00f3wnowag\u0119 mi\u0119dzy obci\u0105\u017ceniem procesora, limitem pami\u0119ci a skuteczno\u015bci\u0105.<\/p>\n\n<p>Przydatne polecenia do szybkiego sprawdzania:<\/p>\n<pre><code>INFO stats     # keyspace_hits, keyspace_misses, evicted_keys, expired_keys\nINFO memory    # used_memory, fragmentation, allocator_overhead\nLATENCY DOCTOR # Informacje o szczytach, np. rozga\u0142\u0119zianie lub operacje wej\u015bcia\/wyj\u015bcia<\/code><\/pre>\n<p>Die <strong>Wsp\u00f3\u0142czynnik trafie\u0144<\/strong> Obliczam to jako liczba trafie\u0144 \/ (liczba trafie\u0144 + liczba pud\u0142\u00f3w). Spadaj\u0105cy wska\u017anik przy rosn\u0105cej liczbie eksmisji stanowi sygna\u0142 ostrzegawczy. <em>evicted_keys<\/em> w odniesieniu do ruchu na stronie oraz <em>used_memory<\/em> wskazuje, czy zasada musi by\u0107 cz\u0119sto uruchamiana. Za pomoc\u0105 <em>Klucz \u201eMEMORY USAGE\u201d<\/em> zidentyfikujesz zbyt du\u017ce obiekty, kt\u00f3re nieproporcjonalnie dominuj\u0105 w twojej pami\u0119ci podr\u0119cznej.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/tech_office_redis_policy_9123.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Kwestie zwi\u0105zane z hostingiem i skalowalno\u015bci\u0105: \u015bwiadomy wyb\u00f3r platformy<\/h2>\n\n<p>Redis w pe\u0142ni wykorzystuje swoje atuty w \u015brodowisku <strong>wydajny<\/strong> Platforma z du\u017c\u0105 ilo\u015bci\u0105 pami\u0119ci RAM, niskim op\u00f3\u017anieniem i niezawodnym po\u0142\u0105czeniem sieciowym. W przypadku rozrastaj\u0105cych si\u0119 projekt\u00f3w unikam ci\u0105g\u0142ej pracy pod pe\u0142nym obci\u0105\u017ceniem, poniewa\u017c powoduje to zbyt cz\u0119ste uruchamianie mechanizmu eviction, co negatywnie wp\u0142ywa na wsp\u00f3\u0142czynnik trafie\u0144. Dobra <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/strategia-usuwania-danych-z-pamieci-podrecznej-w-redis\/\">Strategia hostingu<\/a> dba o to, by zasady dzia\u0142a\u0142y w razie potrzeby, a nie by\u0142y aktywne przez ca\u0142y czas. Por\u00f3wnuj\u0105c oferty, stawiam na dostawc\u00f3w z najwy\u017cszej p\u00f3\u0142ki, takich jak webhoster.de, kt\u00f3rych infrastruktura sprawnie radzi sobie z du\u017cym obci\u0105\u017ceniem i zapewnia przewidywaln\u0105 przepustowo\u015b\u0107. Dzi\u0119ki temu platforma odnotowuje mniej przypadk\u00f3w wyrzucania u\u017cytkownik\u00f3w i zapewnia lepsz\u0105 <strong>Czasy reakcji<\/strong> oraz bardziej stabiln\u0105 wydajno\u015b\u0107.<\/p>\n\n<h3>Kwestie zwi\u0105zane z klastrami i replikami<\/h3>\n<p>W konfiguracjach z podzia\u0142em na segmenty (np. Redis Cluster) maj\u0105 zastosowanie decyzje dotycz\u0105ce usuwania danych <strong>na w\u0119ze\u0142<\/strong>. Oznacza to, \u017ce rezerwa, zasady i dostrojenie musz\u0105 by\u0107 odpowiednie dla ka\u017cdego w\u0119z\u0142a z osobna, a nie tylko \u201e\u015brednio\u201c. Skr\u00f3ty klawiszowe, kt\u00f3re s\u0105 nier\u00f3wnomiernie roz\u0142o\u017cone mi\u0119dzy slotami, mog\u0105 wcze\u015bniej doprowadzi\u0107 poszczeg\u00f3lne w\u0119z\u0142y do granicy wydajno\u015bci. Dlatego nale\u017cy zaplanowa\u0107 bufory dla ka\u017cdego fragmentu i monitorowa\u0107 ewikcje na poziomie w\u0119z\u0142\u00f3w. Repliki przejmuj\u0105 stan danych wraz z usuni\u0119tymi kluczami; podczas test\u00f3w obci\u0105\u017ceniowych nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce dodatkowa replikacja mo\u017ce zwi\u0119ksza\u0107 op\u00f3\u017anienia, nawet je\u015bli nie wynika to z samej polityki.<\/p>\n\n<h2>Strategie TTL i polityki mieszane<\/h2>\n\n<p>Dzi\u0119ki TTL chroni\u0119 trwa\u0142e <strong>Konfiguracje<\/strong> i nadaj priorytet danym, dla kt\u00f3rych czas ma kluczowe znaczenie, oraz danym kr\u00f3tkotrwa\u0142ym. Je\u015bli u\u017cywam algorytm\u00f3w volatile-lru lub volatile-lfu, Redis usuwa tylko klucze z up\u0142ywaj\u0105cym czasem wa\u017cno\u015bci \u2013 jest to przydatne, gdy w pami\u0119ci podr\u0119cznej wsp\u00f3\u0142istniej\u0105 warto\u015bci tymczasowe i trwa\u0142e. Cz\u0119sto dziel\u0119 pami\u0119\u0107 podr\u0119czn\u0105 wed\u0142ug typ\u00f3w danych: sesje na LRU, katalogi produkt\u00f3w na LFU, aby wykorzysta\u0107 zalety ka\u017cdej z tych metod. M\u0105dry wyb\u00f3r TTL zapobiega niepotrzebnemu zajmowaniu pami\u0119ci RAM przez nieaktualne wpisy i wywo\u0142ywaniu ich usuwania. W ten spos\u00f3b utrzymuj\u0119 pami\u0119\u0107 w porz\u0105dku, nie trac\u0105c przy tym przydatnych <strong>Skr\u00f3ty klawiszowe<\/strong> przegra\u0107.<\/p>\n\n<p>Wa\u017cne: Zasada ma zastosowanie <strong>na instancj\u0119<\/strong>. R\u00f3\u017cne zasady dla poszczeg\u00f3lnych typ\u00f3w danych mo\u017cna niezawodnie wdro\u017cy\u0107, korzystaj\u0105c z oddzielnych instancji Redis lub wyra\u017anie wyodr\u0119bnionych pami\u0119ci podr\u0119cznych. Same przestrzenie nazw nie zmieniaj\u0105 zasad; pomagaj\u0105 jednak w ukierunkowanym uniewa\u017cnianiu danych oraz w pomiarach.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/entwickler_schreibtisch_6354.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Sprawdzenie w praktyce: rozpocz\u0119cie od LRU, celowe przej\u015bcie na LFU<\/h2>\n\n<p>Cz\u0119sto zaczynam od <strong>LRU<\/strong>, poniewa\u017c jest to intuicyjne i szybko przynosi rezultaty. Nast\u0119pnie identyfikuj\u0119 pami\u0119ci podr\u0119czne za pomoc\u0105 sta\u0142ych skr\u00f3t\u00f3w klawiszowych i selektywnie prze\u0142\u0105czam je na algorytm LFU. Takie podej\u015bcie minimalizuje ryzyko, poniewa\u017c wprowadzasz zmiany tylko tam, gdzie wzorce danych naprawd\u0119 sprzyjaj\u0105 logice opartej na cz\u0119stotliwo\u015bci. Za pomoc\u0105 test\u00f3w Canaries i test\u00f3w A\/B mierz\u0119 wsp\u00f3\u0142czynnik trafie\u0144 i op\u00f3\u017anienia przed i po zmianie. W ten spos\u00f3b optymalizuj\u0119 system krok po kroku, zamiast zmienia\u0107 ca\u0142o\u015b\u0107 <strong>Platforma<\/strong> przeprowadzi\u0107 modernizacj\u0119 za jednym zamachem.<\/p>\n\n<h3>Sprawdzona \u015bcie\u017cka migracji<\/h3>\n<ul>\n  <li>Ustalenie warto\u015bci bazowych: aktualny wska\u017anik trafno\u015bci, liczba eksmisji, 95. i 99. percentyl op\u00f3\u017anienia.<\/li>\n  <li>Wybierz pami\u0119\u0107 podr\u0119czn\u0105: stabilny obszar przeznaczony g\u0142\u00f3wnie do odczytu, z przejrzystymi skr\u00f3tami klawiszowymi.<\/li>\n  <li>W\u0142\u0105cz LFU, <strong>czas zaniku lfu<\/strong> ustawi\u0107 konserwatywnie, <strong>maxmemory-samples<\/strong> wzrost.<\/li>\n  <li>Nale\u017cy zaplanowa\u0107 faz\u0119 rozgrzewki i obserwowa\u0107, a\u017c wska\u017aniki si\u0119 ustabilizuj\u0105.<\/li>\n  <li>Najpierw por\u00f3wnaj wska\u017aniki, a dopiero potem wprowadzaj poprawki ma\u0142ymi krokami.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>Typowe przeszkody w aplikacjach (np. WordPress)<\/h2>\n\n<p>W systemach zarz\u0105dzania tre\u015bci\u0105 nieprawid\u0142owe warto\u015bci TTL i nieodpowiednie <strong>Klucze<\/strong> szybko prowadzi to do zalewu wyklucze\u0144. Sprawd\u017a, czy strony dynamiczne nie s\u0105 przypadkowo buforowane lub czy zbyt du\u017ce warto\u015bci nie przepe\u0142niaj\u0105 pami\u0119ci. Zwr\u00f3\u0107 uwag\u0119 na prawid\u0142owe dzia\u0142anie funkcji uniewa\u017cniania po opublikowaniu tre\u015bci, aby nieaktualne tre\u015bci znika\u0142y i zwalnia\u0142y miejsce. Ten przewodnik pomo\u017ce Ci rozpozna\u0107 typowe b\u0142\u0119dy wyst\u0119puj\u0105ce w \u015brodowisku CMS: <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/blad-konfiguracji-pamieci-podrecznej-obiektow-redis-optymalizacja-wydajnosci-wordpressa\/\">B\u0142\u0105d pami\u0119ci podr\u0119cznej obiekt\u00f3w<\/a>. Je\u015bli prawid\u0142owo zablokujesz dost\u0119p, ustawisz realistne czasy \u017cycia (TTL) i wybierzesz odpowiedni\u0105 polityk\u0119, wzro\u015bnie wska\u017anik trafie\u0144 oraz <strong>Pr\u0119dko\u015b\u0107<\/strong> mierzalne.<\/p>\n\n<p>Inne antywzorce z praktyki:<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>Du\u017ce obiekty pojedyncze<\/strong> (np. ogromne bloki JSON) wypieraj\u0105 wiele ma\u0142ych, przydatnych kluczy. Rozwi\u0105zanie: podzieli\u0107 dane na cz\u0119\u015bci i buforowa\u0107 tylko te segmenty, kt\u00f3re s\u0105 faktycznie wykorzystywane.<\/li>\n  <li><strong>Grzmi\u0105cy piec<\/strong>: Wiele jednoczesnych nieudanych pr\u00f3b dla tego samego klucza. Rozwi\u0105zanie: \u0142\u0105czenie \u017c\u0105da\u0144\/blokady, niewielkie wahania warto\u015bci TTL, aby od\u015bwie\u017canie odbywa\u0142o si\u0119 w spos\u00f3b roz\u0142o\u017cony w czasie.<\/li>\n  <li><strong>Zanieczyszczenie spowodowane skanowaniem<\/strong>: Odczyty wsadowe bez ponownego wykorzystania. Rozwi\u0105zanie: Oddzielna instancja\/przestrze\u0144 nazw, zastosowanie algorytmu LRU z wi\u0119ksz\u0105 pami\u0119ci\u0105 lub \u015bwiadome pomini\u0119cie buforowania obci\u0105\u017ce\u0144.<\/li>\n  <li><strong>Niejasne uniewa\u017cnienie<\/strong>: Stare wersje zape\u0142niaj\u0105 pami\u0119\u0107 podr\u0119czn\u0105. Rozwi\u0105zanie: Przejrzyste schematy kluczy (np. prefiksy wersji) oraz deterministyczne \u015bcie\u017cki uniewa\u017cniania.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/redis-eviction-policy-7264.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Podsumowanie: Jak dokonuj\u0119 wyboru<\/h2>\n\n<p>Ustawi\u0142em <strong>LRU<\/strong> gdy aktualno\u015b\u0107 stanowi najlepsz\u0105 heurystyk\u0119 dla przysz\u0142ych wywo\u0142a\u0144 \u2013 na przyk\u0142ad w przypadku sesji, pulpit\u00f3w nawigacyjnych i interfejs\u00f3w API dzia\u0142aj\u0105cych w czasie rzeczywistym. Korzystam z <strong>LFU<\/strong>, je\u015bli istniej\u0105 jasno zdefiniowane, sta\u0142e skr\u00f3ty klawiszowe, kt\u00f3re chc\u0119 chroni\u0107 nawet w okresach szczytowego obci\u0105\u017cenia. Monitorowanie pokazuje mi, czy liczba wyrzucanych danych wymyka si\u0119 spod kontroli lub czy spada wsp\u00f3\u0142czynnik trafie\u0144; wtedy dostosowuj\u0119 pr\u00f3bki, warto\u015bci TTL i czas zaniku. Dzi\u0119ki trafnemu wyborowi platformy, rozs\u0105dnemu limitowi pami\u0119ci oraz oddzielnym pami\u0119ciom podr\u0119cznym dla poszczeg\u00f3lnych typ\u00f3w danych stale uzyskuj\u0119 lepsze wyniki. W ten spos\u00f3b pami\u0119\u0107 podr\u0119czna pozostaje szybka, przewidywalna i dostosowana do wzorca dost\u0119pu \u2013 bez konieczno\u015bci zgadywania.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aby optymalnie skonfigurowa\u0107 pami\u0119\u0107 podr\u0119czn\u0105, warto zrozumie\u0107, jak dzia\u0142a mechanizm usuwania danych z Redis przy u\u017cyciu algorytm\u00f3w Redis LFU i Redis LRU \u2013 ten artyku\u0142 przedstawia bezpo\u015brednie por\u00f3wnanie tych algorytm\u00f3w i pomaga w wyborze odpowiedniej polityki.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":20955,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[781],"tags":[],"class_list":["post-20962","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-datenbanken-administration-anleitungen"],"acf":[],"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"litespeed-optimize-size":null,"litespeed-optimize-set":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"stockpack_author_name":null,"stockpack_author_url":null,"stockpack_provider":null,"stockpack_image_url":null,"stockpack_license":null,"stockpack_license_url":null,"stockpack_modification":null,"color":null,"original_id":null,"original_url":null,"original_link":null,"unsplash_location":null,"unsplash_sponsor":null,"unsplash_exif":null,"unsplash_attachment_metadata":null,"_elementor_is_screenshot":null,"surfer_file_name":null,"surfer_file_original_url":null,"envato_tk_source_kit":null,"envato_tk_source_index":null,"envato_tk_manifest":null,"envato_tk_folder_name":null,"envato_tk_builder":null,"envato_elements_download_event":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_trp_menu_languages":null,"rank_math_primary_category":null,"rank_math_title":null,"inline_featured_image":null,"_yoast_wpseo_primary_category":null,"rank_math_schema_blogposting":null,"rank_math_schema_videoobject":null,"_oembed_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_oembed_time_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_oembed_27e3473bf8bec795fbeb3a9d38489348":null,"_oembed_c3b0f6959478faf92a1f343d8f96b19e":null,"_trp_translated_slug_en_us":null,"_wp_desired_post_slug":null,"_yoast_wpseo_title":null,"tldname":null,"tldpreis":null,"tldrubrik":null,"tldpolicylink":null,"tldsize":null,"tldregistrierungsdauer":null,"tldtransfer":null,"tldwhoisprivacy":null,"tldregistrarchange":null,"tldregistrantchange":null,"tldwhoisupdate":null,"tldnameserverupdate":null,"tlddeletesofort":null,"tlddeleteexpire":null,"tldumlaute":null,"tldrestore":null,"tldsubcategory":null,"tldbildname":null,"tldbildurl":null,"tldclean":null,"tldcategory":null,"tldpolicy":null,"tldbesonderheiten":null,"tld_bedeutung":null,"_oembed_d167040d816d8f94c072940c8009f5f8":null,"_oembed_b0a0fa59ef14f8870da2c63f2027d064":null,"_oembed_4792fa4dfb2a8f09ab950a73b7f313ba":null,"_oembed_33ceb1fe54a8ab775d9410abf699878d":null,"_oembed_fd7014d14d919b45ec004937c0db9335":null,"_oembed_21a029d076783ec3e8042698c351bd7e":null,"_oembed_be5ea8a0c7b18e658f08cc571a909452":null,"_oembed_a9ca7a298b19f9b48ec5914e010294d2":null,"_oembed_f8db6b27d08a2bb1f920e7647808899a":null,"_oembed_168ebde5096e77d8a89326519af9e022":null,"_oembed_cdb76f1b345b42743edfe25481b6f98f":null,"_oembed_87b0613611ae54e86e8864265404b0a1":null,"_oembed_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_oembed_time_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_tldname":null,"_tldclean":null,"_tldpreis":null,"_tldcategory":null,"_tldsubcategory":null,"_tldpolicy":null,"_tldpolicylink":null,"_tldsize":null,"_tldregistrierungsdauer":null,"_tldtransfer":null,"_tldwhoisprivacy":null,"_tldregistrarchange":null,"_tldregistrantchange":null,"_tldwhoisupdate":null,"_tldnameserverupdate":null,"_tlddeletesofort":null,"_tlddeleteexpire":null,"_tldumlaute":null,"_tldrestore":null,"_tldbildname":null,"_tldbildurl":null,"_tld_bedeutung":null,"_tldbesonderheiten":null,"_oembed_ad96e4112edb9f8ffa35731d4098bc6b":null,"_oembed_8357e2b8a2575c74ed5978f262a10126":null,"_oembed_3d5fea5103dd0d22ec5d6a33eff7f863":null,"_eael_widget_elements":null,"_oembed_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_oembed_time_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_aioseo_description":null,"_eb_attr":null,"_eb_data_table":null,"_oembed_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_oembed_time_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_acf_changed":null,"_wpcode_auto_insert":null,"_edit_last":null,"_edit_lock":null,"_oembed_e7b913c6c84084ed9702cb4feb012ddd":null,"_oembed_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_time_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"_oembed_time_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"rank_math_news_sitemap_robots":null,"rank_math_robots":null,"_eael_post_view_count":"143","_trp_automatically_translated_slug_ru_ru":null,"_trp_automatically_translated_slug_et":null,"_trp_automatically_translated_slug_lv":null,"_trp_automatically_translated_slug_fr_fr":null,"_trp_automatically_translated_slug_en_us":null,"_wp_old_slug":null,"_trp_automatically_translated_slug_da_dk":null,"_trp_automatically_translated_slug_pl_pl":null,"_trp_automatically_translated_slug_es_es":null,"_trp_automatically_translated_slug_hu_hu":null,"_trp_automatically_translated_slug_fi":null,"_trp_automatically_translated_slug_ja":null,"_trp_automatically_translated_slug_lt_lt":null,"_elementor_edit_mode":null,"_elementor_template_type":null,"_elementor_version":null,"_elementor_pro_version":null,"_wp_page_template":null,"_elementor_page_settings":null,"_elementor_data":null,"_elementor_css":null,"_elementor_conditions":null,"_happyaddons_elements_cache":null,"_oembed_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_time_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_time_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_time_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_time_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_oembed_time_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_elementor_screenshot":null,"_oembed_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_oembed_time_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_elementor_controls_usage":null,"_elementor_page_assets":[],"_elementor_screenshot_failed":null,"theplus_transient_widgets":null,"_eael_custom_js":null,"_wp_old_date":null,"_trp_automatically_translated_slug_it_it":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_pt":null,"_trp_automatically_translated_slug_zh_cn":null,"_trp_automatically_translated_slug_nl_nl":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_br":null,"_trp_automatically_translated_slug_sv_se":null,"rank_math_analytic_object_id":null,"rank_math_internal_links_processed":"1","_trp_automatically_translated_slug_ro_ro":null,"_trp_automatically_translated_slug_sk_sk":null,"_trp_automatically_translated_slug_bg_bg":null,"_trp_automatically_translated_slug_sl_si":null,"litespeed_vpi_list":null,"litespeed_vpi_list_mobile":null,"rank_math_seo_score":null,"rank_math_contentai_score":null,"ilj_limitincominglinks":null,"ilj_maxincominglinks":null,"ilj_limitoutgoinglinks":null,"ilj_maxoutgoinglinks":null,"ilj_limitlinksperparagraph":null,"ilj_linksperparagraph":null,"ilj_blacklistdefinition":null,"ilj_linkdefinition":null,"_eb_reusable_block_ids":null,"rank_math_focus_keyword":"Redis LFU","rank_math_og_content_image":null,"_yoast_wpseo_metadesc":null,"_yoast_wpseo_content_score":null,"_yoast_wpseo_focuskeywords":null,"_yoast_wpseo_keywordsynonyms":null,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":null,"rank_math_description":null,"surfer_last_post_update":null,"surfer_last_post_update_direction":null,"surfer_keywords":null,"surfer_location":null,"surfer_draft_id":null,"surfer_permalink_hash":null,"surfer_scrape_ready":null,"_thumbnail_id":"20955","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20962","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20962"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20962\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20955"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20962"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20962"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20962"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}