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來源：33h.co/ewcf

Redis是基于內(nèi)存的key-value數(shù)據(jù)庫，因為系統(tǒng)的內(nèi)存大小有限，所以我們在使用Redis的時候可以配置Redis能使用的最大的內(nèi)存大小。

Redis配置內(nèi)存

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置內(nèi)存大小

                //設置Redis最大占用內(nèi)存大小為100Mmaxmemory 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redis服務的時候是可以傳一個參數(shù)指定redis的配置文件的

2、通過命令修改?Redis支持運行時通過命令動態(tài)修改內(nèi)存大小

                //設置Redis最大占用內(nèi)存大小為100M127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb//獲取設置的Redis能使用的最大內(nèi)存大小127.0.0.1:6379> config get maxmemory

如果不設置最大內(nèi)存大小或者設置最大內(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)存就有用完的時候。那在內(nèi)存用完的時候，還繼續(xù)往Redis里面添加數(shù)據(jù)不就沒內(nèi)存可用了嗎？實際上Redis定義了幾種策略用來處理這種情況：

1.noeviction(默認策略)：對于寫請求不再提供服務，直接返回錯誤（DEL請求和部分特殊請求除外）2.allkeys-lru：從所有key中使用LRU算法進行淘汰3.volatile-lru：從設置了過期時間的key中使用LRU算法進行淘汰4.allkeys-random：從所有key中隨機淘汰數(shù)據(jù)5.volatile-random：從設置了過期時間的key中隨機淘汰6.volatile-ttl：在設置了過期時間的key中，根據(jù)key的過期時間進行淘汰，越早過期的越優(yōu)先被淘汰

當使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl這三種策略時，如果沒有key可以被淘汰，則和noeviction一樣返回錯誤

如何獲取及設置內(nèi)存淘汰策略?獲取當前內(nèi)存淘汰策略：

                127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

通過配置文件設置淘汰策略（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

1.什么是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)存作為緩存的時候，緩存的大小一般是固定的。當緩存被占滿，這個時候繼續(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)存空間用來存儲新的數(shù)據(jù)。這個時候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一個數(shù)據(jù)在最近一段時間沒有被用到，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實現(xiàn)一個簡單的LRU算法

                public class LRUCache {    //容量    private int capacity;    //當前有多少節(jié)點的統(tǒng)計    private int count;    //緩存節(jié)點    private Map> 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)點和尾節(jié)點，利用哨兵模式減少判斷頭結(jié)點和尾節(jié)點為空的代碼        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) {                //先移除一個節(jié)點                removeNode();            }            node = new Node<>(key, value);            //添加節(jié)點            addNode(node);        } else {            //移動節(jié)點到頭節(jié)點            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)點到頭部        addToHead(node);    }
    class Node {        k key;        v value;        Node pre;        Node next;
        public Node(k key, v value) {            this.key = key;            this.value = value;        }    }}

上面這段代碼實現(xiàn)了一個簡單的LUR算法，代碼很簡單，也加了注釋，仔細看一下很容易就看懂。

LRU在Redis中的實現(xiàn)

1.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算法通過隨機采樣法淘汰數(shù)據(jù)，每次隨機出5（默認）個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)果越接近于嚴格的LRU算法

Redis為了實現(xiàn)近似LRU算法，給每個key增加了一個額外增加了一個24bit的字段，用來存儲該key最后一次被訪問的時間。

2.Redis3.0對近似LRU的優(yōu)化?Redis3.0對近似LRU算法進行了一些優(yōu)化。新算法會維護一個候選池（大小為16），池中的數(shù)據(jù)根據(jù)訪問時間進行排序，第一次隨機選取的key都會放入池中，隨后每次隨機選取的key只有在訪問時間小于池中最小的時間才會放入池中，直到候選池被放滿。當放滿后，如果有新的key需要放入，則將池中最后訪問時間最大（最近被訪問）的移除。

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

3.LRU算法的對比?我們可以通過一個實驗對比各LRU算法的準確率，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)，這個時候就需要淘汰掉一部分的數(shù)據(jù)，如果按照嚴格的LRU算法，應該淘汰掉的是最先加入的n/2的數(shù)據(jù)。生成如下各LRU算法的對比圖

你可以看到圖中有三種不同顏色的點：

1.淺灰色是被淘汰的數(shù)據(jù)2.灰色是沒有被淘汰掉的老數(shù)據(jù)3.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格的LRU。而同樣使用5個采樣數(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key被訪問的熱度。假如你使用的是LRU算法，一個key很久沒有被訪問到，只剛剛是偶爾被訪問了一次，那么它就被認為是熱點數(shù)據(jù)，不會被淘汰，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算法則不會出現(xiàn)這種情況，因為使用一次并不會使一個key成為熱點數(shù)據(jù)。LFU一共有兩種策略：

?volatile-lfu：在設置了過期時間的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，不過要注意的一點是這兩周策略只能在Redis4.0及以上設置，如果在Redis4.0以下設置會報錯

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Redis的內(nèi)存淘汰策略問題

Redis配置內(nèi)存

Redis的內(nèi)存淘汰

LRU算法

LRU在Redis中的實現(xiàn)

LFU算法

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