关于redis的几件小事(四)redis的过时策略以及内存淘汰机制

1.数据为何会过时？

首先，要明白redis是用来作数据缓存的，不是用来作数据存储的(固然也能够当数据库用)，因此数据时候过时的，过时的数据就不见了，过时主要有两种状况，
①在设置缓存数据时制定了过时时间，这样到了过时时间数据就不见了。
②redis的数据是存放在内存中的，而内存是有限的，是不可能放过多数据的，好比只有10G的内存，想要向里面放入20G的数据，那么就注定会有10G的数据会丢失。

2.redis的过时策略是什么样的？

redis采用了 “按期删除+惰性删除” 的过时策略。
①按期删除
原理：按期删除指的是redis默认每隔100ms就随机抽取一些设置了过时时间的key，检测这些key是否过时，若是过时了就将其删掉。
为何会选择一部分，而不是所有：由于若是这是redis里面有大量的key都设置了过时时间，那么若是所有去检测一遍，CPU负载就会很高，会浪费大量的时间在检测上面，甚至直接致使redis挂掉。全部只会抽取一部分而不会所有检查。
出现问题：这样的话就会出现大量的已通过期的key并无被删除，这就是 为何有时候大量的key明明已通过了失效时间，可是redis的内存仍是被大量占用的缘由 ，为了解决这个问题，就须要 惰性删除 这个策略了。

②惰性删除
原理：惰性删除不在是redis去主动删除，而是在你要获取某个key 的时候，redis会先去检测一下这个key是否已通过期，若是没有过时则返回给你，若是已通过期了，那么redis会删除这个key，不会返回给你。
这样两种策略就保证了 过时的key最终必定会被删除掉 ，可是这只是保证了最终必定会被删除，要是定时删除漏掉了大量过时的key，并且咱们也没有及时的去访问这些key，那么这些key不就不会被删除了吗？不就会一直占着咱们的内存吗?这样不仍是会致使redis内存耗尽吗？
因为存在这样的问题，因此redis引入了 内存淘汰机制 来解决。

3.内存淘汰机制

内存淘汰机制就保证了在redis的内存占用过多的时候，去进行内存淘汰，也就是删除一部分key，保证redis的内存占用率不会太高，那么它会删除那些key呢？
redis提供了6中内存淘汰策略，咱们能够去进行选择，六中策略以下:
①noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操做会报错，没法写入新数据，通常不采用。
②allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key，这个是最经常使用的。
③allkeys-random：当内存不足以容纳新写入的数据时，在键空间中，随机移除key，通常也不使用。
④volatile-lru：volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过时时间的键空间中，移除最近最少使用的key（这个通常不太合适） 。
⑤volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过时时间的键空间中，随机移除某个key 。
⑥volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过时时间的键空间中，有更早过时时间的key优先移除。

4.手写一个LRU算法

//基于JavaLinkedHashMap实现
public class LRUCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V>{
      private final int CACHE_SIZE;
      
      //保存传递进来的最大数据量
      public LRUCache(int cacheSize){
           //设置hashmap的初始大小，同时最后一个true指的是让linkedhashmap按照访问顺序来进行排序，
           //最近访问的放在头，最老访问的放在尾
           super((int)Math.ceil(cacheSize/0.75)+1,0.75f,true);
           CACHE_SIZE = CacheSize；
      }

      @Override
      protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest){
           //当map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据。
           return size() > CACHE_SIZE;
      }
}
复制代码