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本文为【Redis内存淘汰策略八股文合集】初版，后续还会进行优化更新，欢迎大家关注点赞评论交流~
大家第一眼看到这个标题，不知道心中是否有答案了？在面试当中，面试官经常对项目亮点进行深挖，来考察你对这个项目亮点的理解以及思考！这个时候，你如果可以回答出面试官的问题，甚至是主动说出自己的思考，那在面试中是大大加分的~
内存淘汰策略
（新写报错，最近最少使用，随机，过期最近最少使用，过期随机，过期更早）
指的是Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据
noeviction：新写入报错
allkeys-lru：在键空间中，移除最近最少使用的 key。
allkeys-random：在键空间中，随机移除某个key。
volatile-lru：在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 key。
volatile-random：在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 key。
volatile-ttl：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。
Redis数据淘汰策略，最常用的是哪个？默认是哪个？
Redis中最常用的淘汰策略是LRU(Least Recently Used)。这也是Redis的默认淘汰策略。
有了删除策略为什么还需要有淘汰策略
因为删除策略的惰性策略是用到才比较是否过期，而定时策略是选一批执行删除。所以还有很多的数据是被漏掉的。
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删除策略和淘汰策略都是为了解决Redis数据超出内存限制的问题。删除策略是在访问数据时才进行过期检查,比较被动。而淘汰策略是主动选择要淘汰的数据,更加主动和有计划。
Redis单线程怎么去淘汰Key的呢？
- Redis虽然是单线程的,但是它会定期(每100ms)主动扫描一批Key,检查是否过期。
- 对于过期的Key,Redis会立即将其删除。
- 同时,在执行其他命令时,如果遇到过期的Key,也会立即将其删除。
- 这样可以保证过期数据能够及时被清理。
Redis的超时淘汰了解过吗，数据结构是怎么实现的？
- Redis使用一个过期字典(expire dictionary)来存储每个Key的过期时间戳。
- 当访问一个Key时,会检查其是否过期,如果过期则立即删除。
- 同时Redis会定期(每100ms)对过期字典进行扫描,删除已经过期的Key。
- 这个过期字典采用惰性删除的方式,即在访问时检查过期,减轻了Redis的CPU负担。
Redis中的内存淘汰策略中volatile-lru和allkeys-lru有什么区别？
- volatile-lru: 在设置了过期时间的key中,淘汰最近最少使用的key。
- allkeys-lru: 在所有的key中,淘汰最近最少使用的key。
场景题：使用Redis淘汰策略为什么要给热门视频设置递增的TTL，有没有考虑过热门视频变的不那么热门了，但是零星有几个用户访问，此时该视频的生存时间又很长，很难被Redis淘汰，这个问题如何解决？
对于热门视频设置递增的TTL确实能让它们在一定时间内不被淘汰。但当热度下降后,这些视频可能会一直存在,难以被淘汰。可以考虑结合LRU策略,在过期前一段时间内将视频的TTL重置,或者使用volatile-lru策略来淘汰它们。
Redis如何设计LRU? / Redis内存淘汰, LRU维护整个队列吗？
- Redis使用一个双向链表来维护LRU队列。每个Key都对应一个节点,节点包含该Key的访问时间戳。
- 当访问一个Key时,会将其移动到链表头部,表示最近访问。
- 当需要淘汰时,会从链表尾部(最久未访问)删除节点对应的Key。
- 这样可以在O(1)时间内完成Key的访问和淘汰操作。
Redis如何设计LFU?
- Redis使用一个字典来维护每个Key的访问频率Counter。
- 当访问一个Key时,会增加其Counter值。
- 当需要淘汰时,会从Counter值最小的Key开始淘汰。
- 为了防止Counter无限增大,Redis会定期对所有Key的Counter进行衰减。
Redis为什么要使用LRU作为淘汰方式，不使用LFU呢？
（底层实现简单）
Redis使用LRU而不是LFU主要是因为LRU更简单高效,而且能较好地反映用户的访问模式。LFU需要维护一个频率统计,计算复杂度高,适合于某些特殊场景。
Redis怎么配置内存淘汰策略？
比如：配置文件中的maxmemory-policy的键中选
maxmemory-policy allkeys-lru---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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