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面试被问：Redis 内存满了怎么办？

小知识

redis占用内存大小我们知道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【面试被问：Redis 内存满了怎么办？】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100Mmaxmemory 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100M127.0.0.1:6379> 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-lruLRU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> 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;        }    }}


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