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• Redis占用内存大小

• Redis的内存淘汰

• LRU算法

• LRU在Redis中的实现

• LFU算法

• 问题

Redis占用内存大小

1、通过配置文件配置

//设置Redis最大占用内存大小为100M
maxmemory 100mb

redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的redis.conf文件，启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置文件的

2、通过命令修改

//设置Redis最大占用内存大小为100M
127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb

//获取设置的Redis能使用的最大内存大小
127.0.0.1:6379> config get maxmemory

如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0，在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存

Redis的内存淘汰

• noeviction(默认策略)：对于写请求不再提供服务，直接返回错误（DEL请求和部分特殊请求除外）

• allkeys-lru：从所有key中使用LRU算法进行淘汰

• volatile-lru：从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰

• allkeys-random：从所有key中随机淘汰数据

• volatile-random：从设置了过期时间的key中随机淘汰

• volatile-ttl：在设置了过期时间的key中，根据key的过期时间进行淘汰，越早过期的越优先被淘汰

当使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl这三种策略时，如果没有key可以被淘汰，则和noeviction一样返回错误

如何获取及设置内存淘汰策略

127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

maxmemory-policy allkeys-lru

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

LRU算法

什么是LRU?

LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。

在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。

这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一个数据在最近一段时间没有被用到，那么将来被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。

使用java实现一个简单的LRU算法

public class LRUCache<k, v> {
    //容量
    private int capacity;
    //当前有多少节点的统计
    private int count;
    //缓存节点
    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<>();
        //初始化头节点和尾节点，利用哨兵模式减少判断头结点和尾节点为空的代码
        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) {
                //先移除一个节点
                removeNode();
            }
            node = new Node<>(key, value);
            //添加节点
            addNode(node);
        } else {
            //移动节点到头节点
            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;
        //从链表里面移除
        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) {
        //添加节点到头部
        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) {
        //从链表里面移除
        removeFromList(node);
        //添加节点到头部
        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;
        }
    }
}

上面这段代码实现了一个简单的LUR算法，代码很简单，也加了注释，仔细看一下很容易就看懂。

LRU在Redis中的实现

近似LRU算法

可以通过maxmemory-samples参数修改采样数量：例：maxmemory-samples 10 maxmenory-samples配置的越大，淘汰的结果越接近于严格的LRU算法

Redis3.0对近似LRU的优化

LRU算法的对比

• 浅灰色是被淘汰的数据

• 灰色是没有被淘汰掉的老数据

• 绿色是新加入的数据

LFU算法

• volatile-lfu：在设置了过期时间的key中使用LFU算法淘汰key

• allkeys-lfu：在所有的key中使用LFU算法淘汰数据

  
  

设置使用这两种淘汰策略跟前面讲的一样，不过要注意的一点是这两周策略只能在Redis4.0及以上设置，如果在Redis4.0以下设置会报错

问题

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