Redis内存设置、缓存淘汰策略、LRU 算法与手写实现

1. 生产环境中 Redis 内存设置思路？

在生产环境中，Redis 内存设置通常取决于以下因素：

• 数据量大小：Redis 数据库中存储的数据量大小，尤其是缓存数据。需要根据实际的数据量来设置内存。
• 服务器内存大小：Redis 是内存数据库，通常会根据可用的内存量来配置 Redis。如果内存设置过大，可能会导致系统其他应用程序的内存不足。
• Redis 的使用场景：如作为缓存使用时，通常只需要配置较小的内存限制；作为持久化数据库使用时，可能需要配置较大的内存来保证高性能。

2. 如何配置、修改 Redis 的内存大小？

在 Redis 中，可以通过配置文件或运行时命令来配置内存大小。

• 配置文件（redis.conf）：
  在 Redis 的配置文件中，可以通过 maxmemory 配置项来设置最大内存限制。例如：

  maxmemory 2gb

  上面设置 Redis 的最大内存为 2GB。如果 Redis 超过这个内存限制，系统将会根据配置的缓存淘汰策略来清理内存。

• 运行时修改内存大小：
  可以通过 CONFIG SET 命令动态修改内存大小（需要管理员权限）：

  CONFIG SET maxmemory 2gb

  这种方式修改的内存大小是动态的，重启 Redis 后需要重新配置。

3. 如果 Redis 内存满了怎么办？

如果 Redis 的内存已满，Redis 会根据配置的 缓存淘汰策略 来处理：

• 如果设置了最大内存（maxmemory），Redis 会开始清理内存。
• 如果没有设置 maxmemory，并且 Redis 内存占满，Redis 会返回错误，表示内存不足。

4. Redis 清理内存的方式？

Redis 提供了几种清理内存的方式，主要通过 缓存淘汰策略（Eviction Policies）来控制内存使用：

1. 定期删除（Active Expiration）

• Redis 定期通过后台任务（每 100 毫秒）清理过期的键。
• Redis 会随机检查某些键，查看它们是否已经过期，如果过期则删除。

2. 惰性删除（Lazy Deletion）

• 惰性删除是在 Redis 访问某个键时，如果该键已经过期，才会删除它。惰性删除的好处是节省了资源，但它不能立即释放内存，而是延迟到访问该键时才删除。

5. Redis 缓存淘汰策略

Redis 提供了几种缓存淘汰策略，允许在内存达到最大限制时，选择不同的清理方式。你可以通过 maxmemory-policy 配置项来设置：

1. noeviction（默认策略）

• 当内存已满并且请求写操作时，Redis 返回错误。不会自动清理内存。

2. allkeys-lru

• 通过 LRU 策略（最近最少使用）淘汰所有键，删除最不常使用的键。

3. volatile-lru

• 只淘汰有过期时间（TTL）的键，并且采用 LRU 策略删除最少使用的键。

4. allkeys-random

• 随机淘汰任意键，无论该键是否过期。

5. volatile-random

• 只淘汰有过期时间的键，并且采用随机策略。

6. volatile-ttl

• 只淘汰有过期时间的键，并且优先淘汰那些 TTL 值较短的键。

你可以在 Redis 配置文件中设置 maxmemory-policy：

maxmemory-policy allkeys-lru

6. Redis 的 LRU（Least Recently Used）了解过吗？

LRU（最少使用的）是一种常见的缓存淘汰算法。在 Redis 中，LRU 用于选择最少被访问的键进行淘汰，从而释放内存。

• 实现方式：Redis 使用了一种简单的 LRU 算法，通过维护每个键的访问时间戳或使用队列来判断哪些键最久未被访问，进而进行淘汰。

• Redis LRU 的实现：

  • Redis 内部使用了一种近似 LRU 算法（而非精确 LRU）。当内存已满时，它会对一些键进行随机采样，并检查哪些键最近最少被访问（LRU），然后淘汰它们。
• LRU 缓存管理：LRU 是在 maxmemory-policy 为 allkeys-lru 或 volatile-lru 时使用的策略。

7. 手写 LRU 算法

LRU 算法的核心思想是维护一个双向链表和一个哈希表，以便我们可以在常数时间内删除、插入和更新数据。最常见的方式是通过双向链表和哈希表来实现。

下面是用 Java 实现的一个简单 LRU 缓存算法：

import java.util.*;

class LRUCache {
    private final int capacity;
    private final LinkedHashMap cache;

    // 构造函数，初始化容量和缓存
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        // LinkedHashMap 构造时，传入 true 参数，表示按访问顺序排序
        this.cache = new LinkedHashMap<>(capacity, 0.75f, true);
    }

    // 获取缓存中的值
    public int get(int key) {
        if (!cache.containsKey(key)) {
            return -1;  // 如果缓存中没有该键，返回 -1
        }
        return cache.get(key);  // 返回键对应的值
    }

    // 存入缓存
    public void put(int key, int value) {
        if (cache.size() >= capacity) {
            // 如果缓存已满，移除最久未使用的元素
            Iterator> iterator = cache.entrySet().iterator();
            if (iterator.hasNext()) {
                Map.Entry entry = iterator.next();
                iterator.remove();  // 删除最旧的元素
            }
        }
        cache.put(key, value);  // 插入新的键值对
    }

    // 打印缓存内容（用于调试）
    public void printCache() {
        System.out.println(cache);
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        LRUCache lru = new LRUCache(2);
        
        lru.put(1, 1);
        lru.put(2, 2);
        System.out.println(lru.get(1));  // 输出 1
        
        lru.put(3, 3);  // 淘汰键 2
        System.out.println(lru.get(2));  // 输出 -1（因为 2 已经被淘汰）
        
        lru.put(4, 4);  // 淘汰键 1
        System.out.println(lru.get(1));  // 输出 -1（因为 1 已经被淘汰）
        System.out.println(lru.get(3));  // 输出 3
        System.out.println(lru.get(4));  // 输出 4
    }
}

代码解析：

1. LinkedHashMap：我们使用 LinkedHashMap 来实现 LRU 缓存。它保证了插入顺序或者访问顺序（通过构造函数中设置 true），使得我们可以方便地按照访问顺序来移除最久未使用的元素。
2. get 方法：当获取缓存中的值时，首先检查缓存中是否存在该键。如果存在，则返回对应的值，并保持访问顺序。
3. put 方法：当插入新的键值对时，如果缓存已满（即超过容量），会通过迭代器遍历缓存并删除最旧的元素。然后，新的键值对会插入到缓存中。如果缓存中已存在该键，则会更新值，并且由于访问顺序被设置为 true，这也会将该键放到队列的末尾。
4. printCache 方法：这是一个辅助方法，用于打印当前缓存内容，方便调试。

示例输出：

1
-1
-1
3
4

• put(1, 1) 和 put(2, 2) 后，缓存中有 {1=1, 2=2}。
• get(1) 返回 1，此时缓存变为 {2=2, 1=1}（因为访问了 1）。
• put(3, 3) 会淘汰最久未使用的键 2，缓存变为 {1=1, 3=3}。
• get(2) 返回 -1，因为 2 已被淘汰。
• put(4, 4) 会淘汰最久未使用的键 1，缓存变为 {3=3, 4=4}。
• get(1) 返回 -1，因为 1 已被淘汰。
• get(3) 返回 3，get(4) 返回 4，表示它们仍在缓存中。

总结：

通过 LinkedHashMap 实现的 LRU 缓存算法，确保了缓存的访问顺序，可以有效地淘汰最久未使用的元素。同时，Redis 中的 LRU 策略和 LRU 缓存算法有类似的工作原理，都是通过淘汰最不常用的元素来保持高效的缓存管理。