java面试题总结(十)--面试官：Redis 内存满了怎么办？

港控/mmm° 2022-11-01 15:57 171阅读 0赞

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## juejin.im/post/5d674ac2e51d4557ca7fdd70 ##

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*  Redis占用内存大小
 *  Redis的内存淘汰
 *  LRU算法
 *  LRU在Redis中的实现
 *  LFU算法
 *  问题

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# Redis占用内存大小 #

我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。

### 1、通过配置文件配置 ###

通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小

1.  `//设置Redis最大占用内存大小为100M`
2.  `maxmemory 100mb`
3.

> redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的redis.conf文件，启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置文件的

### 2、通过命令修改 ###

Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小

1.  `//设置Redis最大占用内存大小为100M`
2.  `127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb`
3.   
4.  `//获取设置的Redis能使用的最大内存大小`
5.  `127.0.0.1:6379> config get maxmemory`
6.

> 如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0，在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存

# Redis的内存淘汰 #

既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？

实际上Redis定义了几种策略用来处理这种情况：

*  **noeviction(默认策略)**：对于写请求不再提供服务，直接返回错误（DEL请求和部分特殊请求除外）
 *  **allkeys-lru**：从所有key中使用LRU算法进行淘汰
 *  **volatile-lru**：从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰
 *  **allkeys-random**：从所有key中随机淘汰数据
 *  **volatile-random**：从设置了过期时间的key中随机淘汰
 *  **volatile-ttl**：在设置了过期时间的key中，根据key的过期时间进行淘汰，越早过期的越优先被淘汰

> 当使用**volatile-lru**、**volatile-random**、**volatile-ttl**这三种策略时，如果没有key可以被淘汰，则和**noeviction**一样返回错误

### 如何获取及设置内存淘汰策略 ###

获取当前内存淘汰策略：

1.  `127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy`
2.

通过配置文件设置淘汰策略（修改redis.conf文件）：

1.  `maxmemory-policy allkeys-lru`
2.

通过命令修改淘汰策略：

1.  `127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru`
2.

# LRU算法 #

### 什么是LRU? ###

上面说到了Redis可使用最大内存使用完了，是可以使用LRU算法进行内存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？

> **LRU(Least Recently Used)**，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。
> 
> 在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。
> 
> 这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一个数据在最近一段时间没有被用到，那么将来被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。

### 使用java实现一个简单的LRU算法 ###

public class LRUCache<k, v> {
        //容量
        private int capacity;
        //当前有多少节点的统计
        private int count;
        //缓存节点
        private Map<k, node> nodeMap;
        private Node head;
        private Node tail;
     
        public LRUCache(int capacity) {
            if (capacity < 1) {
                throw new IllegalArgumentException(String.valueOf(capacity));
            }
            this.capacity = capacity;
            this.nodeMap = new HashMap<>();
            //初始化头节点和尾节点，利用哨兵模式减少判断头结点和尾节点为空的代码
            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 node = nodeMap.get(key);
            if (node == null) {
                if (count >= capacity) {
                    //先移除一个节点
                    removeNode();
                }
                node = new Node<>(key, value);
                //添加节点
                addNode(node);
            } else {
                //移动节点到头节点
                moveNodeToHead(node);
            }
        }
     
        public Node get(k key) {
            Node node = nodeMap.get(key);
            if (node != null) {
                moveNodeToHead(node);
            }
            return node;
        }
     
        private void removeNode() {
            Node node = tail.pre;
            //从链表里面移除
            removeFromList(node);
            nodeMap.remove(node.key);
            count--;
        }
     
        private void removeFromList(Node 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 node) {
            //添加节点到头部
            addToHead(node);
            nodeMap.put(node.key, node);
            count++;
        }
     
        private void addToHead(Node node) {
            Node next = head.next;
            next.pre = node;
            node.next = next;
            node.pre = head;
            head.next = node;
        }
     
        public void moveNodeToHead(Node node) {
            //从链表里面移除
            removeFromList(node);
            //添加节点到头部
            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;
            }
        }
    }

> 上面这段代码实现了一个简单的LUR算法，代码很简单，也加了注释，仔细看一下很容易就看懂。

# LRU在Redis中的实现 #

### 近似LRU算法 ###

Redis使用的是近似LRU算法，它跟常规的LRU算法还不太一样。

近似LRU算法通过随机采样法淘汰数据，每次随机出5（默认）个key，从里面淘汰掉最近最少使用的key。

> 可以通过maxmemory-samples参数修改采样数量：例：maxmemory-samples 10 maxmenory-samples配置的越大，淘汰的结果越接近于严格的LRU算法

Redis为了实现近似LRU算法，给每个key增加了一个额外增加了一个24bit的字段，用来存储该key最后一次被访问的时间。

### Redis3.0对近似LRU的优化 ###

Redis3.0对近似LRU算法进行了一些优化。新算法会维护一个候选池（大小为16），池中的数据根据访问时间进行排序，第一次随机选取的key都会放入池中

随后每次随机选取的key只有在访问时间小于池中最小的时间才会放入池中，直到候选池被放满。

当放满后，如果有新的key需要放入，则将池中最后访问时间最大（最近被访问）的移除。

当需要淘汰的时候，则直接从池中选取最近访问时间最小（最久没被访问）的key淘汰掉就行。