* 在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小maxmemory,默认为0,没有指定最大缓存,如果有新的数据添加,超过最大内存,则会使redis崩溃,所以一定要设置。
* redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会实行数据淘汰策略。
redis淘汰策略配置:maxmemory-policy voltile-lru,支持热配置
LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。
最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下:
1. 新数据插入到链表头部;
2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部;
3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃。
在Java中可以使用LinkHashMap去实现LRU。
【命中率】
当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降,缓存污染情况比较严重。
【复杂度】
实现简单。
【代价】
命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部