1 面試題

Redis的過期策略都有哪些？內存淘汰機制都有哪些？手寫一下LRU代碼實現？

2 考點分析

1）我往redis裏寫的數據怎麽沒了？

我們生產環境的redis怎麽經常會丟掉一些數據？寫進去了，過一會兒可能就沒了。
我的天，同學，你問這個問題就說明redis你就沒用對啊。redis是緩存，你給當存儲了是吧？

啥叫緩存？用內存當緩存。內存是無限的嗎，內存是很寶貴而且是有限的，磁盤是廉價而且是大量的。可能一臺機器就幾十個G的內存，但是可以有幾個T的硬盤空間。redis主要是基於內存來進行高性能、高並發的讀寫操作的。

那既然內存是有限的，比如redis就只能用10個G，你要是往裏面寫了20個G的數據，會咋辦？當然會幹掉10個G的數據，然後就保留10個G的數據了。那幹掉哪些數據？保留哪些數據？當然是幹掉不常用的數據，保留常用的數據了。

所以說，這是緩存的一個最基本的概念，數據是會過期的，要麽是你自己設置個過期時間，要麽是redis自己給幹掉。

set key value 過期時間（1小時）

set進去的key，1小時之後就沒了，就失效了

2）我的數據明明都過期了，怎麽還占用著內存啊？

還有一種就是如果你設置好了一個過期時間，你知道redis是怎麽給你弄成過期的嗎？什麽時候刪除掉？如果你不知道，之前有個人就問了，為啥好多數據明明應該過期了，結果發現redis內存占用還是很高？那是因為你不知道redis是怎麽刪除那些過期key的。

redis 內存一共是10g，你現在往裏面寫了5g的數據，結果這些數據明明你都設置了過期時間，要求這些數據1小時之後都會過期，結果1小時之後，你回來一看，redis機器，怎麽內存占用還是50%呢？5g數據過期了，我從redis裏查，是查不到了，結果過期的數據還占用著redis的內存。

如果你連這個問題都不知道，上來就懵了，回答不出來，那線上你寫代碼的時候，想當然的認為寫進redis的數據就一定會存在，後面導致系統各種漏洞和bug，誰來負責？

3 詳解

3.1 設置過期時間

我們set key的時候，都可以給一個expire time，就是過期時間，指定這個key比如說只能存活1個小時？10分鐘？這個很有用，我們自己可以指定緩存到期就失效。

如果假設你設置一個一批key只能存活1個小時，那麽接下來1小時後，redis是怎麽對這批key進行刪除的？

答案是：定期刪除+惰性刪除

所謂定期刪除，指的是redis默認是每隔100ms就隨機抽取一些設置了過期時間的key，檢查其是否過期，如果過期就刪除。假設redis裏放了10萬個key，都設置了過期時間，你每隔幾百毫秒，就檢查10萬個key，那redis基本上就死了，cpu負載會很高的，消耗在你的檢查過期key上了。註意，這裏可不是每隔100ms就遍歷所有的設置過期時間的key，那樣就是一場性能上的災難。實際上redis是每隔100ms隨機抽取一些key來檢查和刪除的。

但是問題是，定期刪除可能會導致很多過期key到了時間並沒有被刪除掉，那咋整呢？所以就是惰性刪除了。這就是說，在你獲取某個key的時候，redis會檢查一下 ，這個key如果設置了過期時間那麽是否過期了？如果過期了此時就會刪除，不會給你返回任何東西。

並不是key到時間就被刪除掉，而是你查詢這個key的時候，redis再懶惰的檢查一下

通過上述兩種手段結合起來，保證過期的key一定會被幹掉。

很簡單，就是說，你的過期key，靠定期刪除沒有被刪除掉，還停留在內存裏，占用著你的內存呢，除非你的系統去查一下那個key，才會被redis給刪除掉。

但是實際上這還是有問題的，如果定期刪除漏掉了很多過期key，然後你也沒及時去查，也就沒走惰性刪除，此時會怎麽樣？如果大量過期key堆積在內存裏，導致redis內存塊耗盡了，咋整？

答案是：走內存淘汰機制。

3.2 內存淘汰

如果redis的內存占用過多的時候，此時會進行內存淘汰，有如下一些策略：

redis 10個key，現在已經滿了，redis需要刪除掉5個key

1個key，最近1分鐘被查詢了100次
1個key，最近10分鐘被查詢了50次
1個key，最近1個小時倍查詢了1次

1）noeviction：當內存不足以容納新寫入數據時，新寫入操作會報錯，這個一般沒人用吧，實在是太惡心了
2）allkeys-lru：當內存不足以容納新寫入數據時，在鍵空間中，移除最近最少使用的key（這個是最常用的）
3）allkeys-random：當內存不足以容納新寫入數據時，在鍵空間中，隨機移除某個key，這個一般沒人用吧，為啥要隨機，肯定是把最近最少使用的key給幹掉啊
4）volatile-lru：當內存不足以容納新寫入數據時，在設置了過期時間的鍵空間中，移除最近最少使用的key（這個一般不太合適）
5）volatile-random：當內存不足以容納新寫入數據時，在設置了過期時間的鍵空間中，隨機移除某個key
6）volatile-ttl：當內存不足以容納新寫入數據時，在設置了過期時間的鍵空間中，有更早過期時間的key優先移除

百度，問題啊，網上魚龍混雜

如果百度一些api操作，入門的知識，ok的，隨便找一個博客都可以

一些高級別的，redis單線程模型

很簡單，你寫的數據太多，內存滿了，或者觸發了什麽條件，redis lru，自動給你清理掉了一些最近很少使用的數據

3.3 要不你手寫一個LRU算法？

確實有時會問這個，因為有些候選人如果確實過五關斬六將，前面的問題都答的很好，那麽其實讓他寫一下LRU算法，可以考察一下編碼功底

你可以現場手寫最原始的LRU算法，那個代碼量太大了，不太現實

public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    
private final int CACHE_SIZE;

    // 這裏就是傳遞進來最多能緩存多少數據
    public LRUCache(int cacheSize) {
        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true); // 這塊就是設置一個hashmap的初始大小，同時最後一個true指的是讓linkedhashmap按照訪問順序來進行排序，最近訪問的放在頭，最老訪問的就在尾
        CACHE_SIZE = cacheSize;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > CACHE_SIZE; // 這個意思就是說當map中的數據量大於指定的緩存個數的時候，就自動刪除最老的數據
    }

}

我給你看上面的代碼，是告訴你最起碼你也得寫出來上面那種代碼，不求自己純手工從底層開始打造出自己的LRU，但是起碼知道如何利用已有的jdk數據結構實現一個java版的LRU。

搞定redis面試--Redis的過期策略？手寫一個LRU？