我們知道Redis是基于內(nèi)存的key-value數(shù)據(jù)庫，因?yàn)橄到y(tǒng)的內(nèi)存大小有限，所以我們在使用Redis的時(shí)候可以配置Redis能使用的最大的內(nèi)存大小。
1、通過配置文件配置
通過在Redis安裝目錄下面的redis.conf配置文件中添加以下配置設(shè)置內(nèi)存大小。
redis的配置文件不一定使用的是安裝目錄下面的redis.conf文件，啟動redis服務(wù)的時(shí)候是可以傳一個(gè)參數(shù)指定redis的配置文件的。
2、通過命令修改
Redis支持運(yùn)行時(shí)通過命令動態(tài)修改內(nèi)存大小
如果不設(shè)置最大內(nèi)存大小或者設(shè)置最大內(nèi)存大小為0，在64位操作系統(tǒng)下不限制內(nèi)存大小，在32位操作系統(tǒng)下最多使用3GB內(nèi)存
Redis的內(nèi)存淘汰
既然可以設(shè)置Redis最大占用內(nèi)存大小，那么配置的內(nèi)存就有用完的時(shí)候。那在內(nèi)存用完的時(shí)候，還繼續(xù)往Redis里面添加數(shù)據(jù)不就沒內(nèi)存可用了嗎？
實(shí)際上Redis定義了幾種策略用來處理這種情況：
- noeviction(默認(rèn)策略)：對于寫請求不再提供服務(wù)，直接返回錯(cuò)誤（DEL請求和部分特殊請求除外）
- allkeys-lru：從所有key中使用LRU算法進(jìn)行淘汰
- volatile-lru：從設(shè)置了過期時(shí)間的key中使用LRU算法進(jìn)行淘汰
- allkeys-random：從所有key中隨機(jī)淘汰數(shù)據(jù)
- volatile-random：從設(shè)置了過期時(shí)間的key中隨機(jī)淘汰
- volatile-ttl：在設(shè)置了過期時(shí)間的key中，根據(jù)key的過期時(shí)間進(jìn)行淘汰，越早過期的越優(yōu)先被淘汰
當(dāng)使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl這三種策略時(shí)，如果沒有key可以被淘汰，則和noeviction一樣返回錯(cuò)誤。
如何獲取及設(shè)置內(nèi)存淘汰策略
獲取當(dāng)前內(nèi)存淘汰策略：
通過配置文件設(shè)置淘汰策略（修改redis.conf文件）：
通過命令修改淘汰策略：
LRU算法
什么是LRU?
上面說到了Redis可使用最大內(nèi)存使用完了，是可以使用LRU算法進(jìn)行內(nèi)存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？
LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一種緩存置換算法。在使用內(nèi)存作為緩存的時(shí)候，緩存的大小一般是固定的。當(dāng)緩存被占滿，這個(gè)時(shí)候繼續(xù)往緩存里面添加數(shù)據(jù)，就需要淘汰一部分老的數(shù)據(jù)，釋放內(nèi)存空間用來存儲新的數(shù)據(jù)。
這個(gè)時(shí)候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一個(gè)數(shù)據(jù)在最近一段時(shí)間沒有被用到，那么將來被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。
使用java實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的LRU算法。
上面這段代碼實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡單的LUR算法，代碼很簡單，也加了注釋，仔細(xì)看一下很容易就看懂。常用緩存淘汰算法（LFU、LRU、ARC、FIFO、MRU），這篇了解下。
LRU在Redis中的實(shí)現(xiàn)
近似LRU算法
Redis使用的是近似LRU算法，它跟常規(guī)的LRU算法還不太一樣。近似LRU算法通過隨機(jī)采樣法淘汰數(shù)據(jù)，每次隨機(jī)出5（默認(rèn)）個(gè)key，從里面淘汰掉最近最少使用的key。
可以通過maxmemory-samples參數(shù)修改采樣數(shù)量：
例：maxmemory-samples 10
maxmenory-samples配置的越大，淘汰的結(jié)果越接近于嚴(yán)格的LRU算法
Redis為了實(shí)現(xiàn)近似LRU算法，給每個(gè)key增加了一個(gè)額外增加了一個(gè)24bit的字段，用來存儲該key最后一次被訪問的時(shí)間。
Redis3.0對近似LRU的優(yōu)化
Redis3.0對近似LRU算法進(jìn)行了一些優(yōu)化。新算法會維護(hù)一個(gè)候選池（大小為16），池中的數(shù)據(jù)根據(jù)訪問時(shí)間進(jìn)行排序，第一次隨機(jī)選取的key都會放入池中，隨后每次隨機(jī)選取的key只有在訪問時(shí)間小于池中最小的時(shí)間才會放入池中，直到候選池被放滿。當(dāng)放滿后，如果有新的key需要放入，則將池中最后訪問時(shí)間最大（最近被訪問）的移除。
當(dāng)需要淘汰的時(shí)候，則直接從池中選取最近訪問時(shí)間最?。ㄗ罹脹]被訪問）的key淘汰掉就行。
LRU算法的對比
我們可以通過一個(gè)實(shí)驗(yàn)對比各LRU算法的準(zhǔn)確率，先往Redis里面添加一定數(shù)量的數(shù)據(jù)n，使Redis可用內(nèi)存用完，再往Redis里面添加n/2的新數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候就需要淘汰掉一部分的數(shù)據(jù)，如果按照嚴(yán)格的LRU算法，應(yīng)該淘汰掉的是最先加入的n/2的數(shù)據(jù)。
生成如下各LRU算法的對比圖
圖片來源：segmentfault.com/a/1190000017555834
你可以看到圖中有三種不同顏色的點(diǎn)：
- 淺灰色是被淘汰的數(shù)據(jù)
- 灰色是沒有被淘汰掉的老數(shù)據(jù)
- 綠色是新加入的數(shù)據(jù)
我們能看到Redis3.0采樣數(shù)是10生成的圖最接近于嚴(yán)格的LRU。而同樣使用5個(gè)采樣數(shù)，Redis3.0也要優(yōu)于Redis2.8。
LFU算法
LFU算法是Redis4.0里面新加的一種淘汰策略。它的全稱是Least Frequently Used，它的核心思想是根據(jù)key的最近被訪問的頻率進(jìn)行淘汰，很少被訪問的優(yōu)先被淘汰，被訪問的多的則被留下來。
LFU算法能更好的表示一個(gè)key被訪問的熱度。假如你使用的是LRU算法，一個(gè)key很久沒有被訪問到，只剛剛是偶爾被訪問了一次，那么它就被認(rèn)為是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，不會被淘汰，而有些key將來是很有可能被訪問到的則被淘汰了。如果使用LFU算法則不會出現(xiàn)這種情況，因?yàn)槭褂靡淮尾⒉粫挂粋€(gè)key成為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。
LFU一共有兩種策略：
- volatile-lfu：在設(shè)置了過期時(shí)間的key中使用LFU算法淘汰key
- allkeys-lfu：在所有的key中使用LFU算法淘汰數(shù)據(jù)
設(shè)置使用這兩種淘汰策略跟前面講的一樣，不過要注意的一點(diǎn)是這兩周策略只能在Redis4.0及以上設(shè)置，如果在Redis4.0以下設(shè)置會報(bào)錯(cuò)。
問題
最后留一個(gè)小問題，可能有的人注意到了，我在文中并沒有解釋為什么Redis使用近似LRU算法而不使用準(zhǔn)確的LRU算法，可以在評論區(qū)給出你的答案，大家一起討論學(xué)習(xí)。
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