面试官问：Redis 内存满了怎么办？我想不到！
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Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。
1、通过配置文件配置
通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小
//设置Redis最大占用内存大小为100M
maxmemory 100mb
复制代码
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
Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小
//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
复制代码
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
既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？
实际上Redis定义了几种策略用来处理这种情况：
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
获取当前内存淘汰策略：
127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
通过配置文件设置淘汰策略（修改redis.conf文件）：
maxmemory-policy allkeys-lru
通过命令修改淘汰策略：
127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru
LRU算法
什么是LRU?
上面说到了Redis可使用最大内存使用完了，是可以使用LRU算法进行内存淘汰的，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<k, v>> nodeMap;private Node<k, v> head;private Node<k, v> 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<k, v> 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<k, v> get(k key) {Node<k, v> 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<k, v> 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<k, v> node) {//添加节点到头部addToHead(node);nodeMap.put(node.key, node);count++;}private void addToHead(Node<k, v> node) {Node next = head.next;next.pre = node;node.next = next;node.pre = head;head.next = node;}public void moveNodeToHead(Node<k, v> 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
Redis使用的是近似LRU算法，它跟常规的LRU算法还不太一样。近似LRU算法通过随机采样法淘汰数据，每次随机出5（默认）个key，从里面淘汰掉最近最少使用的key。
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
Redis为了实现近似LRU算法，给每个key增加了一个额外增加了一个24bit的字段，用来存储该key最后一次被访问的时间。
Redis3.0对近似LRU的优化
Redis3.0对近似LRU算法进行了一些优化。新算法会维护一个候选池（大小为16），池中的数据根据访问时间进行排序，第一次随机选取的key都会放入池中，随后每次随机选取的key只有在访问时间小于池中最小的时间才会放入池中，直到候选池被放满。当放满后，如果有新的key需要放入，则将池中最后访问时间最大（最近被访问）的移除。
当需要淘汰的时候，则直接从池中选取最近访问时间最小（最久没被访问）的key淘汰掉就行。
LRU算法的对比
我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率，先往Redis里面添加一定数量的数据n，使Redis可用内存用完，再往Redis里面添加n/2的新数据，这个时候就需要淘汰掉一部分的数据，如果按照严格的LRU算法，应该淘汰掉的是最先加入的n/2的数据。生成如下各LRU算法的对比图
你可以看到图中有三种不同颜色的点：
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
我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。而同样使用5个采样数，Redis3.0也要优于Redis2.8。
LFU算法
LFU算法是Redis4.0里面新加的一种淘汰策略。它的全称是Least Frequently Used，它的核心思想是根据key的最近被访问的频率进行淘汰，很少被访问的优先被淘汰，被访问的多的则被留下来。
LFU一共有两种策略：
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
最后，留一个小问题，可能有的人注意到了，我在文中并没有解释为什么Redis使用近似LRU算法而不使用准确的LRU算法，可以在评论区给出你的答案，大家一起讨论学习。
来源：https://tinyurl.com/y6qctca6
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