面试管：Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？有内存回收?

回复“1024”或“面试题”获取4T架构师资料

Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？答案是：不会让他出现存满的情况，在使用Redis的时候我们要配置Redis能使用的最大的内存大小，存到一定容量的时候还有Redis的内存淘汰策略呢，还有LRU算法进行淘汰，等等。。。接下来就跟着作者一起探讨，Redis的内存淘汰策略。

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

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

1. //设置Redis最大占用内存大小为100M

2. 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

Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小

1. //设置Redis最大占用内存大小为100M

2. 127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb

3. //获取设置的Redis能使用的最大内存大小

4. 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：

1. 127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

2. 复制代码

通过配置文件设置淘汰策略（修改redis.conf文件）：

1. maxmemory-policy allkeys-lru

2. 复制代码

通过命令修改淘汰策略：

1. 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

1. public class LRUCache<k, v> {

2. //容量

3. private int capacity;

4. //当前有多少节点的统计

5. private int count;

6. //缓存节点

7. private Map<k, Node<k, v>> nodeMap;

8. private Node<k, v> head;

9. private Node<k, v> tail;

10. public LRUCache(int capacity) {

11. if (capacity < 1) {

12. throw new IllegalArgumentException(String.valueOf(capacity));

13. }

14. this.capacity = capacity;

15. this.nodeMap = new HashMap<>();

16. //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

17. Node headNode = new Node(null, null);

18. Node tailNode = new Node(null, null);

19. headNode.next = tailNode;

20. tailNode.pre = headNode;

21. this.head = headNode;

22. this.tail = tailNode;

23. }

24. public void put(k key, v value) {

25. Node<k, v> node = nodeMap.get(key);

26. if (node == null) {

27. if (count >= capacity) {

28. //先移除一个节点

29. removeNode();

30. }

31. node = new Node<>(key, value);

32. //添加节点

33. addNode(node);

34. } else {

35. //移动节点到头节点

36. moveNodeToHead(node);

37. }

38. }

39. public Node<k, v> get(k key) {

40. Node<k, v> node = nodeMap.get(key);

41. if (node != null) {

42. moveNodeToHead(node);

43. }

44. return node;

45. }

46. private void removeNode() {

47. Node node = tail.pre;

48. //从链表里面移除

49. removeFromList(node);

50. nodeMap.remove(node.key);

51. count--;

52. }

53. private void removeFromList(Node<k, v> node) {

54. Node pre = node.pre;

55. Node next = node.next;

56. pre.next = next;

57. next.pre = pre;

58. node.next = null;

59. node.pre = null;

60. }

61. private void addNode(Node<k, v> node) {

62. //添加节点到头部

63. addToHead(node);

64. nodeMap.put(node.key, node);

65. count++;

66. }

67. private void addToHead(Node<k, v> node) {

68. Node next = head.next;

69. next.pre = node;

70. node.next = next;

71. node.pre = head;

72. head.next = node;

73. }

74. public void moveNodeToHead(Node<k, v> node) {

75. //从链表里面移除

76. removeFromList(node);

77. //添加节点到头部

78. addToHead(node);

79. }

80. class Node<k, v> {

81. k key;

82. v value;

83. Node pre;

84. Node next;

85. public Node(k key, v value) {

86. this.key = key;

87. this.value = value;

88. }

89. }

90. }

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算法能更好的表示一个key被访问的热度。假如你使用的是LRU算法，一个key很久没有被访问到，只刚刚是偶尔被访问了一次，那么它就被认为是热点数据，不会被淘汰，而有些key将来是很有可能被访问到的则被淘汰了。如果使用LFU算法则不会出现这种情况，因为使用一次并不会使一个key成为热点数据。

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：http://suo.im/4CU3AU

近期技术热文

2000+道 互联网Java工程师面试题 PDF文

关注公众号并回复：“面试题” 无套路获取

内容涵盖：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、 Redis、MySQL、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Kafka、 Linux 等技术栈