关于redis的几件小事(四)redis的过期策略以及内存淘汰机制

1.数据为什么会过期？

首先，要明白redis是用来做数据缓存的，不是用来做数据存储的(当然也可以当数据库用)，所以数据时候过期的，过期的数据就不见了，过期主要有两种情况，

①在设置缓存数据时制定了过期时间，这样到了过期时间数据就不见了。

②redis的数据是存放在内存中的，而内存是有限的，是不可能放过多数据的，比如只有10G的内存，想要向里面放入20G的数据，那么就注定会有10G的数据会丢失。

2.redis的过期策略是什么样的？

redis采用了 “定期删除+惰性删除” 的过期策略。

①定期删除

原理：定期删除指的是redis默认每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检测这些key是否过期，如果过期了就将其删掉。

为什么会选择一部分，而不是全部：因为如果这是redis里面有大量的key都设置了过期时间，那么如果全部去检测一遍，CPU负载就会很高，会浪费大量的时间在检测上面，甚至直接导致redis挂掉。所有只会抽取一部分而不会全部检查。

出现问题：这样的话就会出现大量的已经过期的key并没有被删除，这就是 为什么有时候大量的key明明已经过了失效时间，但是redis的内存还是被大量占用的原因 ，为了解决这个问题，就需要 惰性删除 这个策略了。

②惰性删除

原理：惰性删除不在是redis去主动删除，而是在你要获取某个key 的时候，redis会先去检测一下这个key是否已经过期，如果没有过期则返回给你，如果已经过期了，那么redis会删除这个key，不会返回给你。

这样两种策略就保证了 过期的key最终一定会被删除掉 ，但是这只是保证了最终一定会被删除，要是定时删除漏掉了大量过期的key，而且我们也没有及时的去访问这些key，那么这些key不就不会被删除了吗？不就会一直占着我们的内存吗?这样不还是会导致redis内存耗尽吗？

由于存在这样的问题，所以redis引入了 内存淘汰机制 来解决。

3.内存淘汰机制

内存淘汰机制就保证了在redis的内存占用过多的时候，去进行内存淘汰，也就是删除一部分key，保证redis的内存占用率不会过高，那么它会删除那些key呢？

redis提供了6中内存淘汰策略，我们可以去进行选择，六中策略如下:

①noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，无法写入新数据，一般不采用。

②allkeys-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，这个是最常用的。

③allkeys-random：当内存不足以容纳新写入的数据时，在键空间中，随机移除key，一般也不使用。

④volatile-lru：volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key（这个一般不太合适）。

⑤volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key 。

⑥volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。

4.手写一个LRU算法

//基于JavaLinkedHashMap实现
public class LRUCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V>{
      private final int CACHE_SIZE;
      //保存传递进来的最大数据量
      public LRUCache(int cacheSize){
            //设置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_SIZE = CacheSize；
      }
      @Override
      protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest){
           //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_SIZE;
      }
}