1.话不多说，先提问题(某互联网公司面试~~~~）

线上写代码的时候，想当然的认为写进 redis 的数据就一定会存在，后面导致系统各种 bug，怎么办？

• 往 redis 写入的数据怎么没了？redis 是缓存，生产环境的 redis 经常会丢掉一些数据，写进去了，过一会儿可能就没了，一台机器就几十个 G 的内存，但是可以有几个 T 的硬盘空间。redis 主要是基于内存来进行高性能、高并发的读写操作的。

• 那既然内存是有限的，比如 redis 就只能用 5G，你要是往里面写了 10G 的数据，会咋办？当然会干掉 5G 的数据，然后就保留 5G 的数据了。那干掉哪些数据？保留哪些数据？当然是干掉不常用的数据，保留常用的数据了。

• 数据明明过期了，怎么还占用着内存？

这是由 redis 的过期策略来决定。

2.redis 的过期策略

redis 过期策略是：定期删除+惰性删除。

• 所谓定期删除，指的是 redis 默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。

• 假设 redis 里放了 10w 个 key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查 10w 个 key，那 redis 基本上就死了，cpu 负载会很高的，消耗在你的检查过期 key 上了。注意，这里可不是每隔 100ms 就遍历所有的设置过期时间的 key，那样就是一场性能上的灾难。实际上 redis 是每隔 100ms 随机抽取一些 key 来检查和删除的。

• 定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就是惰性删除了。这就是说，在你获取某个 key 的时候，redis 会检查一下 ，这个 key 如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。获取 key 的时候，如果此时 key 已经过期，就删除，不会返回任何东西。

• 但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期 key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期 key 堆积在内存里，导致 redis 内存块耗尽了，咋整？

答案是：走内存淘汰机制。

3.内存淘汰机制

redis 内存淘汰机制有以下几个：

• noeviction: 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了。

• allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）。

• allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的 key 给干掉啊。

• volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 key（这个一般不太合适）。

• volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 key。

• volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 key 优先移除。

4.手写一个 LRU

利用已有的 JDK 数据结构实现一个 Java 版的 LRU

class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private final int CACHE_SIZE;

    /**
     * 传递进来最多能缓存多少数据
     *
     * @param cacheSize 缓存大小
     */
    public LRUCache(int cacheSize) {
        // true 表示让 linkedHashMap 按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头部，最老访问的放在尾部。
        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);
        CACHE_SIZE = cacheSize;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        // 当 map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据。
        return size() > CACHE_SIZE;
    }
}

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