1.Redis内存满了怎么办

2.往redis里写的数据是怎么没了的?它如何删除的？

3.redis缓存淘汰策略

4.总结

1.Redis内存满了怎么办
redis是咱们每天都在开发和应用的一个工具，然而咱们在应用它的时候，有认真关注过它的默认占用内存是多少吗？以及如何批改呢？

1.1Redis默认内存多少？怎么查看？如何批改？

咱们关上redis的配置文件，搜寻一下maxmemory，会发现这么一行代码：

能够看出，把这个设置关上，并且在<bytes>局部设置值之后，就能够设置redis占用内存的大小了，maxmemory是bytes字节类型，留神转换。

设置为 0 ，或者不设置这个字段，示意不限度 Redis 内存应用。

1.2生产上如何配置redis占用内存的大小？
个别举荐Redis设置内存为最大物理内存的四分之三。

1.3 如果打满了redis的应用内存会怎么样？

咱们设置一下redis的缓存应用下限，咱们设置为10个byte，再设置一个值，看看。


因为这个key没有加上过期工夫，就会导致maxmemory异样，为了防止这个状况，咱们要有缓存淘汰策略。

2.往redis里写的数据是怎么没了的?它如何删除的？

咱们先来思考一个问题，在什么都不配置的状况下，redis的一个键如果是设置了过期工夫的，到期之后，是不是马上就会从redis中被删除呢？

答案：如果不配置缓存淘汰策略，redis是不会把过期的key从内存中删除进来的，尽管看起来这个key曾经查不到了：

让咱们来思考一下，如果要删除过期的key，能有什么策略？惯例能想到的有：

1）立刻删除

redis始终遍历着所有被设置了过期工夫的key，来检测是否曾经到了过期工夫，而后对它进行删除。

立刻删除能保障内存中数据的最大新鲜度，因为它能保障键值对在过期后马上被删除，所占用的内存也会被开释，但这样对cpu是不敌对的，因为遍历/删除都会占用cpu的工夫，如果刚好碰倒cpu很忙的时候，就会给cpu造成额定的压力，产生极大的性能耗费，同时也会影响读取操作。

总结：对内存敌对，对cpu不敌对。

2）惰性删除

数据达到过期工夫，不做解决，等下次访问该数据的时候
如果未过期，返回该数据
如果过期了，就删除这个key，返回不存在

惰性删除的毛病是，它对内存极其不敌对。
如果这个key曾经过期，而且是一个大key，如果这个key不被拜访，就会始终存在于数据库中，那么它永远也不会被删除。咱们甚至能够将这种状况视为内存透露-无用的垃圾数据占用了大量的内存，而服务器却不去开释他们，对于十分依赖内存的redis而言，必定不是一个好消息。

3）定期删除策略
定期删除策略是下面两种形式的折中解决：
每隔一段时间执行一次删除过期key操作，并通过限度删除操作执行时长和频率来缩小删除操作对cpu工夫都的影响（有点像jvm虚拟机中能管制吞吐量的Parallel垃圾收集器）。定期轮询redis库中的时效性数据，采纳随机抽取的策略，抽到过期的key就进行删除。

特点1：cpu性能占用设置有峰值，检测频率和自行管制
特点2：内存压力不是很大，长期占用内存的冷数据会被继续清理

毛病：
1）定期删除执行的时长和频率很难界定，如果执行地太频繁，或者执行工夫太长，这种策略就会变为立刻删除策略，耗费cpu，如果执行地太不频繁，又会像惰性删除策略一样，呈现节约内存的状况。
2）会有始终都没被抽查到的key（漏网之鱼）的存在。

这时，为了解决这些问题，咱们的redis缓存淘汰策略就退场了！

3.redis缓存淘汰策略

咱们关上redis的配置文件，搜寻 'maxmemory-policy'

就会发现，默认的缓存淘汰策略就是什么都不淘汰。

redis的缓存淘汰策略有哪些：

1）noeviction: 不会驱赶任何key
2）allkeys-lru: 对所有key应用LRU算法进行删除
3）volatile-lru: 对所有设置了过期工夫的key应用LRU算法进行删除
4）allkeys-random: 对所有key随机删除
5）volatile-random: 对所有设置了过期工夫的key随机删除
6）volatile-ttl: 删除马上要过期的key
7）allkeys-lfu: 对所有key应用LFU算法进行删除
8）volatile-lfu: 对所有设置了过期工夫的key应用LFU算法进行删除

下面呈现了两个名词，LRU和LFU，咱们先来解释一下这两个词语的意思：

LRU：
LRU是Least Recently Used的缩写，即最近起码应用，是一种罕用的页面置换算法。

LFU：
即最不常常应用页置换算法，要求在页置换时置换援用计数最小的页。

一个强调的是应用频率，一个强调的是最近未应用。

咱们能够先把下面的redis缓存淘汰策略进行归类：
1）是对所有key，还是对设置了过期工夫的key
2）是随机删除，全副删除，还是用LRU或者LFU删除。

两个维度和四个方面，取得了八种后果。

那咱们平时应用哪个呢？

如果分为个别的热数据和冷数据，那么咱们都举荐应用 allkeys-lru 策略，其中一部分key常常被读写，如果在不确定业务的状况下，allkeys-lru是一个比拟好的抉择（被淘汰的冷数据如果又要再次被拜访，则能够通过业务逻辑代码从新读入缓存中）。

如果各个key拜访的频率差不多，则能够应用 allkeys-random 策略, 即读写所有元素的概率差不多。

如果要让redis依据ttl来筛选要删除的key，请应用volatile-ttl 策略。
volatile-lru 和 volatile-random 策略利用场景是: 既有要过期的key,又有长久key的实例中。 对于这类场景，咱们个别应用两个独自的redis。

4.总结

明天咱们学习了redis缓存的淘汰策略，留神一开始redis服务占用的缓存大小和淘汰策略都是没有配置过的，而且很少的公司会去配置，如果公司redis场景用的多，咱们就要留神一下这方面了！