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100Mmaxmemory 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100M127.0.0.1:6379> 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-lru、volatile-random、volatile-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

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> nodeMap;    private Node head;    private Node 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 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 get(k key) {        Node 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 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 node) {        //添加节点到头部        addToHead(node);        nodeMap.put(node.key, node);        count++;    }    private void addToHead(Node node) {        Node next = head.next;        next.pre = node;        node.next = next;        node.pre = head;        head.next = node;    }    public void moveNodeToHead(Node 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：

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keyallkeys-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。

关于这个问题，大家可以打开脑洞思考一下，一起讨论学习。