概述

Redis的文章，我之前寫過一篇關于「Redis的緩存的三大問題」，累計閱讀也快800了，對于還只有3k左右的粉絲量，能夠達到這個閱讀量，已經是比較難了。

這說明那篇文章寫的還過得去，收到很多人的閱讀肯定，感興趣的看一下[看完這篇Redis緩存三大問題，保你能和面試官互扯。]。

「三大緩存問題」只是Redis的其中的一小部分的知識點，想要深入學習Redis還要學習比較多的知識點。

那么今天就帶來了一個面試常問的一個問題：「假如你的Redis內存滿了怎么辦？」 長期的把Redis作為緩存使用，總有一天會存滿的時候對吧。

這個面試題不慌呀，在Redis中有配置參數maxmemory可以「設置Redis內存的大小」。

在Redis的配置文件redis.conf文件中，配置maxmemory的大小參數如下所示：

 

實際生產中肯定不是100mb的大小哈，不要給誤導了，這里我只是讓大家認識這個參數，一般小的公司都是設置為3G左右的大小。

除了在配置文件中配置生效外，還可以通過命令行參數的形式，進行配置，具體的配置命令行如下所示：

//獲取maxmemory配置參數的大小
127.0.0.1:6379> config get maxmemory
//設置maxmemory參數為100mb
127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb

倘若實際的存儲中超出了Redis的配置參數的大小時，Redis中有「淘汰策略」，把「需要淘汰的key給淘汰掉，整理出干凈的一塊內存給新的key值使用」。

接下來我們就詳細的聊一聊Redis中的淘汰策略，并且深入的理解每個淘汰策略的原理和應用的場景。

淘汰策略

Redis提供了「6種的淘汰策略」，其中默認的是noeviction，這6種淘汰策略如下：

1. noeviction(     「默認策略」)：若是內存的大小達到閥值的時候，所有申請內存的指令都會報錯。
2. allkeys-lru：所有key都是使用     「LRU算法」進行淘汰。
3. volatile-lru：所有     「設置了過期時間的key使用LRU算法」進行淘汰。
4. allkeys-random：所有的key使用     「隨機淘汰」的方式進行淘汰。
5. volatile-random：所有     「設置了過期時間的key使用隨機淘汰」的方式進行淘汰。
6. volatile-ttl：所有設置了過期時間的key     「根據過期時間進行淘汰，越早過期就越快被淘汰」。

假如在Redis中的數據有「一部分是熱點數據，而剩下的數據是冷門數據」，或者「我們不太清楚我們應用的緩存訪問分布狀況」，這時可以使用allkeys-lru。

假如所有的數據訪問的頻率大概一樣，就可以使用allkeys-random的淘汰策略。

假如要配置具體的淘汰策略，可以在redis.conf配置文件中配置，具體配置如下所示：

 

這只需要把注釋給打開就可以，并且配置指定的策略方式，另一種的配置方式就是命令的方式進行配置，具體的執行命令如下所示：

// 獲取maxmemory-policy配置
127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
// 設置maxmemory-policy配置為allkeys-lru
127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru

在介紹6種的淘汰策略方式的時候，說到了LRU算法，「那么什么是LRU算法呢？」

LRU算法

LRU(Least Recently Used)即表示最近最少使用，也就是在最近的時間內最少被訪問的key，算法根據數據的歷史訪問記錄來進行淘汰數據。

它的核心的思想就是：「假如一個key值在最近很少被使用到，那么在將來也很少會被訪問」。

實際上Redis實現的LRU并不是真正的LRU算法，也就是名義上我們使用LRU算法淘汰鍵，但是實際上被淘汰的鍵并不一定是真正的最久沒用的。

Redis使用的是近似的LRU算法，「通過隨機采集法淘汰key，每次都會隨機選出5個key，然后淘汰里面最近最少使用的key」。

這里的5個key只是默認的個數，具體的個數也可以在配置文件中進行配置，在配置文件中的配置如下圖所示：

 

當近似LRU算法取值越大的時候就會越接近真實的LRU算法，可以這樣理解，因為「取值越大那么獲取的數據就越全，淘汰中的數據的就越接近最近最少使用的數據」。

那么為了實現根據時間實現LRU算法，Redis必須為每個key中額外的增加一個內存空間用于存儲每個key的時間，大小是3字節。

在Redis 3.0中對近似的LRU算法做了一些優化，Redis中會維護大小是16的一個候選池的內存。

當第一次隨機選取的采樣數據，數據都會被放進候選池中，并且候選池中的數據會根據時間進行排序。

當第二次以后選取的數據，只有「小于候選池內的最小時間」的才會被放進候選池中。

當某一時刻候選池的數據滿了，那么時間最大的key就會被擠出候選池。當執行淘汰時，直接從候選池中選取最近訪問時間最小的key進行淘汰。

這樣做的目的就是選取出最近似符合最近最少被訪問的key值，能夠正確的淘汰key值，因為隨機選取的樣本中的最小時間可能不是真正意義上的最小時間。

但是LRU算法有一個弊端：就是假如一個key值在以前都沒有被訪問到，然而最近一次被訪問到了，那么就會認為它是熱點數據，不會被淘汰。

然而有些數據以前經常被訪問到，只是最近的時間內沒有被訪問到，這樣就導致這些數據很可能被淘汰掉，這樣一來就會出現誤判而淘汰熱點數據。

于是在Redis 4.0的時候除了LRU算法，新加了一種LFU算法，「那么什么是LFU算法算法呢？」

LFU算法

LFU(Least Frequently Used)即表示最近頻繁被使用，也就是最近的時間段內，頻繁被訪問的key，它以最近的時間段的被訪問次數的頻率作為一種判斷標準。

它的核心思想就是：根據key最近被訪問的頻率進行淘汰，比較少被訪問的key優先淘汰，反之則優先保留。

LFU算法反映了一個key的熱度情況，不會因為LRU算法的偶爾一次被訪問被認為是熱點數據。

在LFU算法中支持volatile-lfu策略和allkeys-lfu策略。

以上介紹了Redis的6種淘汰策略，這6種淘汰策略旨在告訴我們怎么做，但是什么時候做？這個還沒說，下面我們就來詳細的了解Redis什么時候執行淘汰策略。

刪除過期鍵策略

在Redis中有三種刪除的操作此策略，分別是：

1. 「定時刪除」：創建一個定時器，定時的執行對key的刪除操作。
2. 「惰性刪除」：每次只有再訪問key的時候，才會檢查key的過期時間，若是已經過期了就執行刪除。
3. 「定期刪除」：每隔一段時間，就會檢查刪除掉過期的key。

「定時刪除」對于「內存來說是友好的」，定時清理出干凈的空間，但是對于「cpu來說并不是友好的」，程序需要維護一個定時器，這就會占用cpu資源。

「惰性的刪除」對于「cpu來說是友好的」，cpu不需要維護其它額外的操作，但是對于「內存來說是不友好的」，因為要是有些key一直沒有被訪問到，就會一直占用著內存。

定期刪除是上面兩種方案的折中方案**，每隔一段時間刪除過期的key，也就是根據具體的業務，合理的取一個時間定期的刪除key**。

通過「最合理控制刪除的時間間隔」來刪除key，減「少對cpu的資源的占用消耗」，使刪除操作合理化。

RDB和AOF 的淘汰處理

在Redis中持久化的方式有兩種RDB和AOF，具體這兩種詳細的持久化介紹，可以參考這一篇文章[面試造飛機系列：面對Redis持久化連環Call，你還頂得住嗎？]。

在RDB中是以快照的形式獲取內存中某一時間點的數據副本，在創建RDB文件的時候可以通過save和bgsave命令執行創建RDB文件。

「這兩個命令都不會把過期的key保存到RDB文件中」，這樣也能達到刪除過期key的效果。

當在啟動Redis載入RDB文件的時候，Master不會把過期的key載入，而Slave會把過期的key載入。

在AOF模式下，Redis提供了Rewite的優化措施，執行的命令分別是REWRITEAOF和BGREWRITEAOF，「這兩個命令都不會把過期的key寫入到AOF文件中，也能刪除過期key」。