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編輯：業(yè)余草

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Redis占用內(nèi)存大小

我們知道Redis是基于內(nèi)存的key-value數(shù)據(jù)庫，因?yàn)橄到y(tǒng)的內(nèi)存大小有限，所以我們?cè)谑褂肦edis的時(shí)候可以配置Redis能使用的最大的內(nèi)存大小。

1、通過配置文件配置

通過在Redis安裝目錄下面的redis.conf配置文件中添加以下配置設(shè)置內(nèi)存大小

//設(shè)置Redis最大占用內(nèi)存大小為100M
maxmemory 100mb

redis的配置文件不一定使用的是安裝目錄下面的redis.conf文件，啟動(dòng)redis服務(wù)的時(shí)候是可以傳一個(gè)參數(shù)指定redis的配置文件的

2、通過命令修改

Redis支持運(yùn)行時(shí)通過命令動(dòng)態(tài)修改內(nèi)存大小

//設(shè)置Redis最大占用內(nèi)存大小為100M
127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb

//獲取設(shè)置的Redis能使用的最大內(nèi)存大小
127.0.0.1:6379> config get maxmemory

如果不設(shè)置最大內(nèi)存大小或者設(shè)置最大內(nèi)存大小為0，在64位操作系統(tǒng)下不限制內(nèi)存大小，在32位操作系統(tǒng)下最多使用3GB內(nèi)存

Redis的內(nèi)存淘汰

既然可以設(shè)置Redis最大占用內(nèi)存大小，那么配置的內(nèi)存就有用完的時(shí)候。那在內(nèi)存用完的時(shí)候，還繼續(xù)往Redis里面添加數(shù)據(jù)不就沒內(nèi)存可用了嗎？

實(shí)際上Redis定義了幾種策略用來處理這種情況：

noeviction(默認(rèn)策略)：對(duì)于寫請(qǐng)求不再提供服務(wù)，直接返回錯(cuò)誤（DEL請(qǐng)求和部分特殊請(qǐng)求除外）
allkeys-lru：從所有key中使用LRU算法進(jìn)行淘汰
volatile-lru：從設(shè)置了過期時(shí)間的key中使用LRU算法進(jìn)行淘汰
allkeys-random：從所有key中隨機(jī)淘汰數(shù)據(jù)
volatile-random：從設(shè)置了過期時(shí)間的key中隨機(jī)淘汰
volatile-ttl：在設(shè)置了過期時(shí)間的key中，根據(jù)key的過期時(shí)間進(jìn)行淘汰，越早過期的越優(yōu)先被淘汰

當(dāng)使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl這三種策略時(shí)，如果沒有key可以被淘汰，則和noeviction一樣返回錯(cuò)誤

如何獲取及設(shè)置內(nèi)存淘汰策略

獲取當(dāng)前內(nèi)存淘汰策略：

127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

通過配置文件設(shè)置淘汰策略（修改redis.conf文件）：

maxmemory-policy allkeys-lru

通過命令修改淘汰策略：

127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru

LRU算法

什么是LRU?

上面說到了Redis可使用最大內(nèi)存使用完了，是可以使用LRU算法進(jìn)行內(nèi)存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？

LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一種緩存置換算法。

在使用內(nèi)存作為緩存的時(shí)候，緩存的大小一般是固定的。當(dāng)緩存被占滿，這個(gè)時(shí)候繼續(xù)往緩存里面添加數(shù)據(jù)，就需要淘汰一部分老的數(shù)據(jù)，釋放內(nèi)存空間用來存儲(chǔ)新的數(shù)據(jù)。

這個(gè)時(shí)候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一個(gè)數(shù)據(jù)在最近一段時(shí)間沒有被用到，那么將來被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。

使用java實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的LRU算法

public class LRUCache<k, v> {
    //容量
    private int capacity;
    //當(dāng)前有多少節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)
    private int count;
    //緩存節(jié)點(diǎn)
    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<>();
        //初始化頭節(jié)點(diǎn)和尾節(jié)點(diǎn)，利用哨兵模式減少判斷頭結(jié)點(diǎn)和尾節(jié)點(diǎn)為空的代碼
        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) {
                //先移除一個(gè)節(jié)點(diǎn)
                removeNode();
            }
            node = new Node<>(key, value);
            //添加節(jié)點(diǎn)
            addNode(node);
        } else {
            //移動(dòng)節(jié)點(diǎn)到頭節(jié)點(diǎn)
            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;
        //從鏈表里面移除
        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) {
        //添加節(jié)點(diǎn)到頭部
        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) {
        //從鏈表里面移除
        removeFromList(node);
        //添加節(jié)點(diǎn)到頭部
        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;
        }
    }
}

上面這段代碼實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的LUR算法，代碼很簡(jiǎn)單，也加了注釋，仔細(xì)看一下很容易就看懂。

LRU在Redis中的實(shí)現(xiàn)

近似LRU算法

Redis使用的是近似LRU算法，它跟常規(guī)的LRU算法還不太一樣。

近似LRU算法通過隨機(jī)采樣法淘汰數(shù)據(jù)，每次隨機(jī)出5（默認(rèn)）個(gè)key，從里面淘汰掉最近最少使用的key。

可以通過maxmemory-samples參數(shù)修改采樣數(shù)量：例：maxmemory-samples 10 maxmenory-samples配置的越大，淘汰的結(jié)果越接近于嚴(yán)格的LRU算法

Redis為了實(shí)現(xiàn)近似LRU算法，給每個(gè)key增加了一個(gè)額外增加了一個(gè)24bit的字段，用來存儲(chǔ)該key最后一次被訪問的時(shí)間。

Redis3.0對(duì)近似LRU的優(yōu)化

Redis3.0對(duì)近似LRU算法進(jìn)行了一些優(yōu)化。新算法會(huì)維護(hù)一個(gè)候選池（大小為16），池中的數(shù)據(jù)根據(jù)訪問時(shí)間進(jìn)行排序，第一次隨機(jī)選取的key都會(huì)放入池中

隨后每次隨機(jī)選取的key只有在訪問時(shí)間小于池中最小的時(shí)間才會(huì)放入池中，直到候選池被放滿。

當(dāng)放滿后，如果有新的key需要放入，則將池中最后訪問時(shí)間最大（最近被訪問）的移除。

當(dāng)需要淘汰的時(shí)候，則直接從池中選取最近訪問時(shí)間最小（最久沒被訪問）的key淘汰掉就行。

LRU算法的對(duì)比

我們可以通過一個(gè)實(shí)驗(yàn)對(duì)比各LRU算法的準(zhǔn)確率，先往Redis里面添加一定數(shù)量的數(shù)據(jù)n，使Redis可用內(nèi)存用完，再往Redis里面添加n/2的新數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候就需要淘汰掉一部分的數(shù)據(jù)

如果按照嚴(yán)格的LRU算法，應(yīng)該淘汰掉的是最先加入的n/2的數(shù)據(jù)。

生成如下各LRU算法的對(duì)比圖（圖片來源）：

你可以看到圖中有三種不同顏色的點(diǎn)：

淺灰色是被淘汰的數(shù)據(jù)
灰色是沒有被淘汰掉的老數(shù)據(jù)
綠色是新加入的數(shù)據(jù)

我們能看到Redis3.0采樣數(shù)是10生成的圖最接近于嚴(yán)格的LRU。而同樣使用5個(gè)采樣數(shù)，Redis3.0也要優(yōu)于Redis2.8。

LFU算法

LFU算法是Redis4.0里面新加的一種淘汰策略。它的全稱是Least Frequently Used

它的核心思想是根據(jù)key的最近被訪問的頻率進(jìn)行淘汰，很少被訪問的優(yōu)先被淘汰，被訪問的多的則被留下來。

LFU算法能更好的表示一個(gè)key被訪問的熱度。假如你使用的是LRU算法，一個(gè)key很久沒有被訪問到，只剛剛是偶爾被訪問了一次，那么它就被認(rèn)為是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，不會(huì)被淘汰，而有些key將來是很有可能被訪問到的則被淘汰了。

如果使用LFU算法則不會(huì)出現(xiàn)這種情況，因?yàn)槭褂靡淮尾⒉粫?huì)使一個(gè)key成為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。

LFU一共有兩種策略：

volatile-lfu：在設(shè)置了過期時(shí)間的key中使用LFU算法淘汰key
allkeys-lfu：在所有的key中使用LFU算法淘汰數(shù)據(jù)

設(shè)置使用這兩種淘汰策略跟前面講的一樣，不過要注意的一點(diǎn)是這兩周策略只能在Redis4.0及以上設(shè)置，如果在Redis4.0以下設(shè)置會(huì)報(bào)錯(cuò)

問題

最后留一個(gè)小問題，可能有的人注意到了，我在文中并沒有解釋為什么Redis使用近似LRU算法而不使用準(zhǔn)確的LRU算法。

關(guān)于這個(gè)問題，大家可以打開腦洞思考一下，一起討論學(xué)習(xí)。

面試官：Redis 內(nèi)存滿了怎么辦？