专栏首页Java后端技术栈cwnait面试官问我:Redis 内存满了怎么办?

面试官问我:Redis 内存满了怎么办?

来源:http://rrd.me/et29e

  • Redis占用内存大小
  • Redis的内存淘汰
  • LRU算法
  • LRU在Redis中的实现
  • LFU算法
  • 问题

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

//设置Redis最大占用内存大小为100M
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

//设置Redis最大占用内存大小为100M
127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb
//获取设置的Redis能使用的最大内存大小
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-lruvolatile-randomvolatile-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:

127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

通过配置文件设置淘汰策略(修改redis.conf文件):

maxmemory-policy allkeys-lru

通过命令修改淘汰策略:

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

public class LRUCache<k, v> {
    //容量
    private int capacity;
    //当前有多少节点的统计
    private int count;
    //缓存节点
    private Map<k, Node<k, v>> nodeMap;
    private Node<k, v> head;
    private Node<k, v> tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        if (capacity < 1) {
            throw new IllegalArgumentException(String.valueOf(capacity));
        }
        this.capacity = capacity;
        this.nodeMap = new HashMap<>();
        //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
        Node headNode = new Node(null, null);
        Node tailNode = new Node(null, null);
        headNode.next = tailNode;
        tailNode.pre = headNode;
        this.head = headNode;
        this.tail = tailNode;
    }

    public void put(k key, v value) {
        Node<k, v> node = nodeMap.get(key);
        if (node == null) {
            if (count >= capacity) {
                //先移除一个节点
                removeNode();
            }
            node = new Node<>(key, value);
            //添加节点
            addNode(node);
        } else {
            //移动节点到头节点
            moveNodeToHead(node);
        }
    }

    public Node<k, v> get(k key) {
        Node<k, v> node = nodeMap.get(key);
        if (node != null) {
            moveNodeToHead(node);
        }
        return node;
    }

    private void removeNode() {
        Node node = tail.pre;
        //从链表里面移除
        removeFromList(node);
        nodeMap.remove(node.key);
        count--;
    }

    private void removeFromList(Node<k, v> node) {
        Node pre = node.pre;
        Node next = node.next;

        pre.next = next;
        next.pre = pre;

        node.next = null;
        node.pre = null;
    }

    private void addNode(Node<k, v> node) {
        //添加节点到头部
        addToHead(node);
        nodeMap.put(node.key, node);
        count++;
    }

    private void addToHead(Node<k, v> node) {
        Node next = head.next;
        next.pre = node;
        node.next = next;
        node.pre = head;
        head.next = node;
    }

    public void moveNodeToHead(Node<k, v> node) {
        //从链表里面移除
        removeFromList(node);
        //添加节点到头部
        addToHead(node);
    }

    class Node<k, v> {
        k key;
        v value;
        Node pre;
        Node next;

        public Node(k key, v value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
}

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(图片来源):

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,大家不妨自己思考下。

本文分享自微信公众号 - Java后端技术栈(t-j20120622),作者:lawt

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-10-29

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 你知道HashMap在高并发下可能会出现哪些问题吗

    我们都知道,HashMap在并发环境下使用可能出现问题,但是具体表现,以及为什么出现并发问题, 可能并不是所有人都了解,这篇文章记录一下HashMap在多线程环...

    用户4143945
  • GOF23种设计模式类型、描述和类图(下)

    描述: 将一个类的接口变换成客户端锁期待的另一种接口,从而是原本因接口欧不匹配而无法再一起工作的两个类能够在一起工作 。

    用户4143945
  • 从 Spring Cloud 看一个微服务框架的「五脏六腑」

    Spring Cloud Netflix Eureka 源码解析 —— 项目结构简介

    用户4143945
  • 想不到!面试官问我:Redis 内存满了怎么办?

    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。

    芋道源码
  • 如何优雅地用Redis实现分布式锁

    在学习Java多线程编程的时候,锁是一个很重要也很基础的概念,锁可以看做是多线程情况下访问共享资源的一种线程同步机制。这是对于单进程应用而言的,即所有线程都在同...

    黄泽杰
  • 如何优雅地用Redis实现分布式锁

    在学习Java多线程编程的时候,锁是一个很重要也很基础的概念,锁可以看做是多线程情况下访问共享资源的一种线程同步机制。这是对于单进程应用而言的,即所有线程都在同...

    黄泽杰
  • 如何优雅地用Redis实现分布式锁

    什么是分布式锁 在学习Java多线程编程的时候,锁是一个很重要也很基础的概念,锁可以看做是多线程情况下访问共享资源的一种线程同步机制。这是对于单进程应用而言的,...

    黄泽杰
  • ssdb中TTL的使用

    [nerd@QA tools]$ ./ssdb-cli -p 8999 ssdb (cli) - ssdb command...

    用户5166556
  • 是否拘留,算法说了算!加州全美首个废除保释金制度,用算法评估取代

    从2019年10月开始,加州将取消保释金制度,在加州被控犯罪的人将使用一种算法进行打分评估,而不再使用巨额保释金作为自由的抵押品。然后,县官员将根据算法的打分决...

    新智元
  • 基于蚁群算法的机械臂打孔路径规划

    问题描述   该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述,一块木板有数百个小孔(坐标已知),现在需要通过机械臂在木板上钻孔,要求对打孔路径进行规划,力...

    waylon

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券