今日推薦強(qiáng)制雙休！騰訊調(diào)整加班機(jī)制，21 點(diǎn)前必須離開(kāi)工位 使用雪花id或uuid作為Mysql主鍵，被老板懟了一頓！ 盤(pán)點(diǎn) 12 個(gè) GitHub 上的高仿項(xiàng)目

CTO 說(shuō)了，用錯(cuò) @Autowired 和 @Resource 的人可以領(lǐng)盒飯了

用鴻蒙跑了個(gè) hello world

# Redis占用內(nèi)存大小

我們知道Redis是基于內(nèi)存的key-value數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)橄到y(tǒng)的內(nèi)存大小有限，所以我們?cè)谑褂肦edis的時(shí)候可以配置Redis能使用的最大的內(nèi)存大小。

1、通過(guò)配置文件配置

通過(guò)在Redis安裝目錄下面的redis.conf配置文件中添加以下配置設(shè)置內(nèi)存大小

//設(shè)置Redis最大占用內(nèi)存大小為100Mmaxmemory 100mb

redis的配置文件不一定使用的是安裝目錄下面的redis.conf文件，啟動(dòng)redis服務(wù)的時(shí)候是可以傳一個(gè)參數(shù)指定redis的配置文件的

2、通過(guò)命令修改

Redis支持運(yùn)行時(shí)通過(guò)命令動(dòng)態(tài)修改內(nèi)存大小

//設(shè)置Redis最大占用內(nèi)存大小為100M127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb//獲取設(shè)置的Redis能使用的最大內(nèi)存大小127.0.0.1:6379> config get maxmemory

如果不設(shè)置最大內(nèi)存大小或者設(shè)置最大內(nèi)存大小為0，在64位操作系統(tǒng)下不限制內(nèi)存大小，在32位操作系統(tǒng)下最多使用3GB內(nèi)存

Redis的內(nèi)存淘汰

既然可以設(shè)置Redis最大占用內(nèi)存大小，那么配置的內(nèi)存就有用完的時(shí)候。那在內(nèi)存用完的時(shí)候，還繼續(xù)往Redis里面添加數(shù)據(jù)不就沒(méi)內(nèi)存可用了嗎？

實(shí)際上Redis定義了幾種策略用來(lái)處理這種情況：

• noeviction(默認(rèn)策略)：對(duì)于寫(xiě)請(qǐng)求不再提供服務(wù)，直接返回錯(cuò)誤（DEL請(qǐng)求和部分特殊請(qǐng)求除外）

• allkeys-lru：從所有key中使用LRU算法進(jìn)行淘汰

• volatile-lru：從設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的key中使用LRU算法進(jìn)行淘汰

• allkeys-random：從所有key中隨機(jī)淘汰數(shù)據(jù)

• volatile-random：從設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的key中隨機(jī)淘汰

• volatile-ttl：在設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的key中，根據(jù)key的過(guò)期時(shí)間進(jìn)行淘汰，越早過(guò)期的越優(yōu)先被淘汰

當(dāng)使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl這三種策略時(shí)，如果沒(méi)有key可以被淘汰，則和noeviction一樣返回錯(cuò)誤

如何獲取及設(shè)置內(nèi)存淘汰策略

獲取當(dāng)前內(nèi)存淘汰策略：

127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

通過(guò)配置文件設(shè)置淘汰策略（修改redis.conf文件）：

maxmemory-policy allkeys-lru

通過(guò)命令修改淘汰策略：

127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru

# LRU算法

什么是LRU?

上面說(shuō)到了Redis可使用最大內(nèi)存使用完了，是可以使用LRU算法進(jìn)行內(nèi)存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？

LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一種緩存置換算法。在使用內(nèi)存作為緩存的時(shí)候，緩存的大小一般是固定的。當(dāng)緩存被占滿，這個(gè)時(shí)候繼續(xù)往緩存里面添加數(shù)據(jù)，就需要淘汰一部分老的數(shù)據(jù)，釋放內(nèi)存空間用來(lái)存儲(chǔ)新的數(shù)據(jù)。

這個(gè)時(shí)候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一個(gè)數(shù)據(jù)在最近一段時(shí)間沒(méi)有被用到，那么將來(lái)被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。

使用java實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的LRU算法

public class LRUCache<k, v> { //容量 private int capacity; //當(dāng)前有多少節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)計(jì) private int count; //緩存節(jié)點(diǎn) private Map<k, Node<k, v>> nodeMap; private Node<k, v> head; private Node<k, v> tail;public LRUCache(int capacity) { if (capacity < 1) { throw new IllegalArgumentException(String.valueOf(capacity)); } this.capacity = capacity; this.nodeMap = new HashMap<>(); //初始化頭節(jié)點(diǎn)和尾節(jié)點(diǎn)，利用哨兵模式減少判斷頭結(jié)點(diǎn)和尾節(jié)點(diǎn)為空的代碼 Node headNode = new Node(null, null); Node tailNode = new Node(null, null); headNode.next = tailNode; tailNode.pre = headNode; this.head = headNode; this.tail = tailNode; }public void put(k key, v value) { Node<k, v> node = nodeMap.get(key); if (node == null) { if (count >= capacity) { //先移除一個(gè)節(jié)點(diǎn) removeNode(); } node = new Node<>(key, value); //添加節(jié)點(diǎn) addNode(node); } else { //移動(dòng)節(jié)點(diǎn)到頭節(jié)點(diǎn) moveNodeToHead(node); } }public Node<k, v> get(k key) { Node<k, v> node = nodeMap.get(key); if (node != null) { moveNodeToHead(node); } return node; }private void removeNode() { Node node = tail.pre; //從鏈表里面移除 removeFromList(node); nodeMap.remove(node.key); count--; }private void removeFromList(Node<k, v> node) { Node pre = node.pre; Node next = node.next;pre.next = next; next.pre = pre;node.next = null; node.pre = null; }private void addNode(Node<k, v> node) { //添加節(jié)點(diǎn)到頭部 addToHead(node); nodeMap.put(node.key, node); count++; }private void addToHead(Node<k, v> node) { Node next = head.next; next.pre = node; node.next = next; node.pre = head; head.next = node; }public void moveNodeToHead(Node<k, v> node) { //從鏈表里面移除 removeFromList(node); //添加節(jié)點(diǎn)到頭部 addToHead(node); }class Node<k, v> { k key; v value; Node pre; Node next;public Node(k key, v value) { this.key = key; this.value = value; } }}

上面這段代碼實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的LUR算法，代碼很簡(jiǎn)單，也加了注釋，仔細(xì)看一下很容易就看懂。

# LRU在Redis中的實(shí)現(xiàn)

近似LRU算法

Redis使用的是近似LRU算法，它跟常規(guī)的LRU算法還不太一樣。近似LRU算法通過(guò)隨機(jī)采樣法淘汰數(shù)據(jù)，每次隨機(jī)出5（默認(rèn)）個(gè)key，從里面淘汰掉最近最少使用的key。

可以通過(guò)maxmemory-samples參數(shù)修改采樣數(shù)量：

例：maxmemory-samples 10

maxmenory-samples配置的越大，淘汰的結(jié)果越接近于嚴(yán)格的LRU算法

Redis為了實(shí)現(xiàn)近似LRU算法，給每個(gè)key增加了一個(gè)額外增加了一個(gè)24bit的字段，用來(lái)存儲(chǔ)該key最后一次被訪問(wèn)的時(shí)間。

Redis3.0對(duì)近似LRU的優(yōu)化

Redis3.0對(duì)近似LRU算法進(jìn)行了一些優(yōu)化。新算法會(huì)維護(hù)一個(gè)候選池（大小為16），池中的數(shù)據(jù)根據(jù)訪問(wèn)時(shí)間進(jìn)行排序，第一次隨機(jī)選取的key都會(huì)放入池中，隨后每次隨機(jī)選取的key只有在訪問(wèn)時(shí)間小于池中最小的時(shí)間才會(huì)放入池中，直到候選池被放滿。當(dāng)放滿后，如果有新的key需要放入，則將池中最后訪問(wèn)時(shí)間最大（最近被訪問(wèn)）的移除。

當(dāng)需要淘汰的時(shí)候，則直接從池中選取最近訪問(wèn)時(shí)間最小（最久沒(méi)被訪問(wèn)）的key淘汰掉就行。

LRU算法的對(duì)比

我們可以通過(guò)一個(gè)實(shí)驗(yàn)對(duì)比各LRU算法的準(zhǔn)確率，先往Redis里面添加一定數(shù)量的數(shù)據(jù)n，使Redis可用內(nèi)存用完，再往Redis里面添加n/2的新數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候就需要淘汰掉一部分的數(shù)據(jù)，如果按照嚴(yán)格的LRU算法，應(yīng)該淘汰掉的是最先加入的n/2的數(shù)據(jù)。

生成如下各LRU算法的對(duì)比圖

你可以看到圖中有三種不同顏色的點(diǎn)：

• 淺灰色是被淘汰的數(shù)據(jù)

• 灰色是沒(méi)有被淘汰掉的老數(shù)據(jù)

• 綠色是新加入的數(shù)據(jù)

我們能看到Redis3.0采樣數(shù)是10生成的圖最接近于嚴(yán)格的LRU。而同樣使用5個(gè)采樣數(shù)，Redis3.0也要優(yōu)于Redis2.8。

# LFU算法

LFU算法是Redis4.0里面新加的一種淘汰策略。它的全稱是Least Frequently Used，它的核心思想是根據(jù)key的最近被訪問(wèn)的頻率進(jìn)行淘汰，很少被訪問(wèn)的優(yōu)先被淘汰，被訪問(wèn)的多的則被留下來(lái)。

LFU算法能更好的表示一個(gè)key被訪問(wèn)的熱度。假如你使用的是LRU算法，一個(gè)key很久沒(méi)有被訪問(wèn)到，只剛剛是偶爾被訪問(wèn)了一次，那么它就被認(rèn)為是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，不會(huì)被淘汰，而有些key將來(lái)是很有可能被訪問(wèn)到的則被淘汰了。如果使用LFU算法則不會(huì)出現(xiàn)這種情況，因?yàn)槭褂靡淮尾⒉粫?huì)使一個(gè)key成為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。

LFU一共有兩種策略：

• volatile-lfu：在設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的key中使用LFU算法淘汰key

• allkeys-lfu：在所有的key中使用LFU算法淘汰數(shù)據(jù)

設(shè)置使用這兩種淘汰策略跟前面講的一樣，不過(guò)要注意的一點(diǎn)是這兩周策略只能在Redis4.0及以上設(shè)置，如果在Redis4.0以下設(shè)置會(huì)報(bào)錯(cuò)

# 問(wèn)題

最后留一個(gè)小問(wèn)題，可能有的人注意到了，我在文中并沒(méi)有解釋為什么Redis使用近似LRU算法而不使用準(zhǔn)確的LRU算法，可以在評(píng)論區(qū)給出你的答案，大家一起討論學(xué)習(xí)。

推薦文章1、14個(gè)項(xiàng)目！2、Spring Boot + Security + MyBatis + Thymeleaf + Activiti 快速開(kāi)發(fā)平臺(tái)項(xiàng)目3、推薦幾個(gè)支付項(xiàng)目！4、寫(xiě)博客能月入10K？5、一款基于 Spring Boot 的現(xiàn)代化社區(qū)（論壇/問(wèn)答/社交網(wǎng)絡(luò)/博客）更多項(xiàng)目源碼 1、這或許是最美的Vue+Element開(kāi)源后臺(tái)管理UI2、推薦一款高顏值的 Spring Boot 快速開(kāi)發(fā)框架 3、一款基于 Spring Boot 的現(xiàn)代化社區(qū)（論壇/問(wèn)答/社交網(wǎng)絡(luò)/博客） 4、13K點(diǎn)贊都基于 Vue+Spring 前后端分離管理系統(tǒng)ELAdmin，大愛(ài)5、想接私活時(shí)薪再翻一倍，建議根據(jù)這幾個(gè)開(kāi)源的SpringBoot

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的美团面试题：Redis 内存满了怎么办？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。