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1 面试题
Redis的过期策略都有哪些？内存淘汰机制都有哪些？手写一下LRU代码实现？
2 考点分析
1）往redis里写的数据怎么没了？
生产环境的redis怎么经常会丢掉一些数据？写进去了，过一会儿可能就没了。
问这个问题就说明redis你就没用对啊。redis是缓存，你给当存储了是吧？
啥叫缓存？用内存当缓存。内存是无限的吗，内存是很宝贵而且是有限的，而磁盘是廉价且大量的!
可能一台机器就几十个G的内存，但是可以有几个T的硬盘空间。
redis主要是基于内存来进行高性能、高并发的读写操作的。
那既然内存是有限的，比如redis就只能用10个G，你要是往里面写了20个G的数据，会咋办？当然会干掉10个G的数据，然后就保留10个G的数据了。那干掉哪些数据？保留哪些数据？当然是干掉不常用的数据，保留常用的数据了。
所以说，这是缓存的一个最基本的概念，数据是会过期的，要么是你自己设置个过期时间，要么是redis自己给干掉。
set key value 过期时间（1小时）set进去的key，1小时之后就没了，就失效了
2）数据明明都过期了，怎么还占用着内存？
还有一种就是如果你设置好了一个过期时间，你知道redis是怎么给你弄成过期的吗？什么时候删除掉？如果你不知道，之前有个人就问了，为啥好多数据明明应该过期了，结果发现redis内存占用还是很高？那是因为你不知道redis是怎么删除那些过期key的。
redis 内存一共是10g，你现在往里面写了5g的数据，结果这些数据明明你都设置了过期时间，要求这些数据1小时之后都会过期，结果1小时之后，你回来一看，redis机器，怎么内存占用还是50%呢？5g数据过期了，我从redis里查，是查不到了，结果过期的数据还占用着redis的内存。
如果你连这个问题都不知道，上来就懵了，回答不出来，那线上你写代码的时候，想当然的认为写进redis的数据就一定会存在，后面导致系统各种漏洞和bug，谁来负责？
3 详解
3.1 设置过期时间
我们set key的时候，都可以给一个expire time，就是过期时间，指定这个key比如说只能存活1个小时？10分钟？这个很有用，我们自己可以指定缓存到期就失效。
如果假设你设置一个一批key只能存活1个小时，那么接下来1小时后，redis是怎么对这批key进行删除的？
答案是：定期删除+惰性删除
定期删除
指的是redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。
假设redis里放了10万个key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查10万个key，那redis基本上就死了，cpu负载会很高的，消耗在你的检查过期key上了。
注意，这里可不是每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key，那样就是一场性能上的灾难。实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。
但是问题是，定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？
所以就是
惰性删除
这就是说，在你获取某个key的时候，redis会检查一下 ，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。
并不是key到时间就被删除掉，而是你查询这个key的时候，redis再懒惰的检查一下
通过上述两种手段结合起来，保证过期的key一定会被干掉。
很简单，就是说，你的过期key，靠定期删除没有被删除掉，还停留在内存里，占用着你的内存呢，除非你的系统去查一下那个key，才会被redis给删除掉。
但实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？大量过期key堆积在内存里，导致redis内存块耗尽了，咋整？
答案是：走内存淘汰机制。
3.2 内存淘汰
如果redis的内存占用过多的时候，此时会进行内存淘汰，有如下一些策略：
redis 10个key，现在已经满了，redis需要删除掉5个key
1个key，最近1分钟被查询了100次
1个key，最近10分钟被查询了50次
1个key，最近1个小时倍查询了1次
- noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，(太恶心了，但是默认的)
- allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（最常用）
- allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的key给干掉
- volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key（不太合适）
- volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key
- volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除
3.3 手写一个LRU
确实有时会问这个，因为有些候选人如果确实过五关斩六将，前面的问题都答的很好，那么其实让他写一下LRU算法，可以考察一下编码功底
你可以现场手写最原始的LRU算法，那个代码量太大了，不太现实
public class LRUCache extends LinkedHashMap {
private final int CACHE_SIZE;
// 这里就是传递进来最多能缓存多少数据
public LRUCache(int cacheSize) {
super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true); // 这块就是设置一个hashmap的初始大小，同时最后一个true指的是让linkedhashmap按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头，最老访问的就在尾
CACHE_SIZE = cacheSize;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > CACHE_SIZE; // 这个意思就是说当map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据
}
} 最起码你也得写出来上面那种代码，不求自己纯手工从底层开始打造出自己的LRU，但是起码知道如何利用已有的jdk数据结构实现一个java版的LRU
参考
《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》
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