redis的过时策略都有哪些？内存淘汰机制都有哪些？手写一下LRU代码实现？

redis的过时策略都有哪些？

设置过时时间:

　　　　set key 的时候,使用expire time,就是过时时间.指定这个key好比说只能存活一个小时?10分钟?指定缓存到期就会失效.

　　redis的过时策略的话

　　　　　　按期删除加惰性删除

　　　　按期删除:redis默认是每隔100ms就会随机抽取一些设置了过时时间的key,检查其是否过时,若是过时就删除,

　　　　　　　　假设redis里放了10万个key，都设置了过时时间，你每隔几百毫秒，就检查10万个key，那redis基本上就死了，cpu负载会很高的，消耗在你的检查过时key上了。注意，这里可不是

　　　　　　　　每隔100ms就遍历全部的设置过时时间的key，那样就是一场性能上的灾难。实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。

　　　　惰性删除:在你获取某个key的时候，redis会检查一下 ，这个key若是设置了过时时间那么是否过时了？若是过时了此时就会删除，不会给你返回任何东西。

　　　　并非key到时间就被删除掉，而是你查询这个key的时候，redis再懒惰的检查一下

　　　　　　经过上述两种手段结合起来，保证过时的key必定会被干掉。

　　　　可是实际上这仍是有问题的，若是按期删除漏掉了不少过时key，而后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？若是大量过时key堆积在内存里，致使redis内存块耗尽了，

　　　　　　　　咋整？

内存淘汰机制都有哪些？

　　　　noeviction:当内存不足以容纳新数据时,新写入操做会报错.这个通常没人用.

　　　　allkeys-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(无论是否过时)

　　　　allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key，这个通常没人用吧，为啥要随机，确定是把最近最少使用的key给干掉啊

　　　　volatile-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　

　　　　volatile-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

手写一下LRU代码实现？

public class LURCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {
    private final int CACHE_SIZEL;
    //这里就是传递进行最多能缓存多少数据
    public LURCache(int cacheSize){
        //这里就是设置一个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_SIZEL=cacheSize;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        //这个意思就是说当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_SIZEL;
    }
}