我們知道：Redis是基于內存的，面試官問：

• 生產環境Redis內存如何分配？
• Redis鍵過期了如何刪除？
• ......

本小節不僅適用于工作，也是面試的高頻問題。

文章導讀

Redis內存分析

1.Redis默認內存是多少？

在 64bit 系統下，默認不限制內存大小，不設置內存大小和maxmemory = 0表示不限制 Redis 內存使用

2.如何查看Redis最大內存是多少？

命令行：

127.0.0.1:6379> config get maxmemory
1) "maxmemory"
2) "0"

配置文件 redis.conf：

# maxmemory <bytes>

3.如何查看Redis內存使用情況?

127.0.0.1:6379> info memory

4.如何配置和修改?

臨時方案，通過命令修改：

127.0.0.1:6379> config set maxmemory 104857600
OK
127.0.0.1:6379> config get maxmemory
1) "maxmemory"
2) "104857600"

永久方案，通過配置文件：

5.生產環境如何配置?

建議：一般取物理內存的3/4

Redis過期鍵刪除？

我們知道，redis一般會設置過期時間。那么這些鍵過期了是立刻從內存中刪除嗎？

通常，鍵刪除會有不同的策略。

1.立刻刪除

立即刪除能保證過期鍵值會在過期后馬上被刪除，其所占用的內存也會隨之釋放。但是刪除操作會占用cpu的時間，造成CPU額外的壓力。

redis.conf 中，通過調整過期鍵的檢測頻率：

# The range is between 1 and 500, however a value over 100 is usually not
# a good idea. Most users should use the default of 10 and raise this up to
# 100 only in environments where very low latency is required.
hz 10

但是這會產生大量的性能消耗，同時也會影響數據的讀取操作。

2.惰性刪除

數據到達過期時間，不做處理。等下次訪問該數據時：

• 如果未過期，返回數據 ；
• 發現已過期，刪除，返回不存在。

惰性刪除策略的缺點是，它對內存是最不友好的。如果一個鍵已經過期，而這個鍵又仍然保留在redis中，那么只要這個過期鍵不被刪除，它所占用的內存就不會釋放。

#開啟憜性淘汰
lazyfree-lazy-eviction=yes

3.定期刪除

這種方案有效規避上述兩種極端情況， 定期刪除策略的難點是確定刪除操作執行的時長和頻率：

• 如果刪除操作執行得太頻繁或者執行的時間太長，定期刪除策略就會退化成立即刪除策略。
• 如果刪除操作執行得太少，或者執行的時間太短，定期刪除策略又會和惰性刪除束略一樣，出現浪費內存的情況。
• 因此，如果采用定期刪除策略的話，服務器必須根據情況，合理地設置刪除操作的執行時長和執行頻率。

Redis內存淘汰策略

基于上述的了解，假如：

• 定期刪除時，從來沒有被抽查到
• 惰性刪除時，也從來沒有被點中使用過

上述兩個步驟，依然會有大量過期的key堆積在內存中，導致redis內存空間緊張或者很快耗盡。

因此，有沒有一個更好的兜底方案......？這就是要講的淘汰策略

1.LRU和LFU區別？

(1) LRU（Least Recently Used，最近最少使用頁面置換算法）

假設我們有一個容量為3的LRU緩存，訪問數據的順序如下：

• 訪問數據1，緩存中現在有：[1]
• 訪問數據2，緩存中現在有：[1, 2]
• 訪問數據3，緩存中現在有：[1, 2, 3]
• 再次訪問數據1，緩存中現在有：[2, 3, 1]（因為1被重新訪問，它被移到了列表的末尾）
• 訪問數據4，由于緩存已滿，最不常用的數據2將被淘汰，緩存中現在有：[3, 1, 4]

原理：如果數據最近被訪問過，那么在不久的將來它很可能再次被訪問。因此，LRU會淘汰最長時間未被訪問的數據。

適用場景：適用于最近被訪問的數據在未來某個時間點很可能再次被訪問。

(2) LFU（Least Frequently Used，最近最不常用頁面置換算法）

假設我們有一個容量為3的LFU緩存，訪問數據的順序如下：

• 訪問數據1，計數器：{1: 1}
• 訪問數據2，計數器：{1: 1, 2: 1}
• 訪問數據1，計數器：{1: 2, 2: 1}
• 訪問數據3，計數器：{1: 2, 2: 1, 3: 1}
• 訪問數據1，計數器：{1: 3, 2: 1, 3: 1}
• 訪問數據4，由于緩存已滿，訪問次數最少的數據2將被淘汰，計數器：{1: 3, 3: 1, 4: 1}

原理：LFU算法會跟蹤每個頁面在特定時間段內被訪問的頻率。當需要淘汰頁面時，LFU算法會淘汰在該時間段內訪問次數最少的頁面。

適用場景：LFU算法適用于那些訪問模式可能隨時間變化的場景，或者訪問頻率能夠較好地反映頁面重要性的情況。

(3) 小結

• LRU關注數據的最近訪問時間，淘汰最長時間未被訪問的數據。
• LFU關注數據的訪問頻率，淘汰訪問次數最少的數據。

2.Redis有哪些淘汰策略？

redis.config 配置文件中，

# volatile-lru -> Evict using approximated LRU, only keys with an expire set.
# allkeys-lru -> Evict any key using approximated LRU.
# volatile-lfu -> Evict using approximated LFU, only keys with an expire set.
# allkeys-lfu -> Evict any key using approximated LFU.
# volatile-random -> Remove a random key having an expire set.
# allkeys-random -> Remove a random key, any key.
# volatile-ttl -> Remove the key with the nearest expire time (minor TTL)
# noeviction -> Don't evict anything, just return an error on write operations.

解釋下：

• volatile-lru：使用近似的最近最少使用（LRU）算法淘汰鍵。但是，只有那些設置了過期時間的鍵（即“volatile”鍵）才會被考慮淘汰。
• allkeys-lru：使用近似的LRU算法淘汰任何鍵，無論它們是否設置了過期時間。
• volatile-lfu：使用近似的最少頻率使用（LFU）算法淘汰鍵。同樣，只有設置了過期時間的鍵會被考慮。
• allkeys-lfu：使用近似的LFU算法淘汰任何鍵，不考慮它們是否設置了過期時間。
• volatile-random：隨機淘汰一個設置了過期時間的鍵。
• allkeys-random：隨機淘汰任何鍵，不論它們是否設置了過期時間。
• volatile-ttl：淘汰具有最短剩余生存時間（TTL）的鍵，即那些最接近過期時間的鍵。
• noeviction：不淘汰任何鍵。當內存達到最大容量時，Redis將不會進行任何淘汰操作，而是在寫入新數據時返回錯誤。

3.生產如何選擇淘汰策略？

在生產環境中選擇緩存淘汰策略時，通常需要根據應用的具體需求和數據特性來定。這里給出常見案例：

(1) 電商平臺的商品推薦

電商平臺需要為用戶展示個性化的商品推薦，其中熱門商品的訪問頻率較高?？蛇x擇：LFU（Least Frequently Used）

redis-cli config set maxmemory-policy allkeys-lfu

因為LFU策略可以保留訪問頻率高的商品，確保推薦列表中展示用戶最可能感興趣的商品。

(2) 金融交易平臺的實時數據

金融交易平臺需要提供實時的股票價格和交易數據，數據的實時性至關重要。過期的時價被淘汰。

可選擇：TTL（Time To Live）結合LRU（Least Recently Used）

redis-cli config set maxmemory-policy volatile-lru

TTL確保數據在一定時間后自動過期，而LRU保證最近訪問的數據被優先保留。

(3) 電信運營商的用戶數據管理

電信運營商需要處理和緩存大量用戶的通話記錄、短信記錄等，用戶通常更關心最近的通信記錄。

可選擇：LRU（Least Recently Used）

redis-cli config set maxmemory-policy allkeys-lru

因為LRU策略可以確保最近生成的通話記錄和短信記錄被優先緩存。

(4) 社交媒體平臺的用戶動態

社交媒體平臺需要為用戶展示好友的最新動態和帖子，用戶通常對最新動態感興趣。

可選擇：LRU

redis-cli config set maxmemory-policy allkeys-lru

因為LRU可以保證最新的帖子被優先展示。

好了，今天就聊到這里，讀者可依據實際情況擇優選擇策略。