常见的有两个问题：
- 往 redis 写入的数据怎么没了？
可能有同学会遇到，在生产环境的 redis 经常会丢掉一些数据，写进去了，过一会儿可能就没了。我的天，同学，你问这个问题就说明 redis 你就没用对啊。redis 是缓存，你给当存储了是吧？
啥叫缓存？用内存当缓存。内存是无限的吗，内存是很宝贵而且是有限的，磁盘是廉价而且是大量的。可能一台机器就几十个 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 10G，你要是往里面写了 20G 的数据，会咋办？当然会干掉 10G 的数据，然后就保留 10G 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。
redis 的过期策略都有哪些？
- 定期删除（定期抽取随机key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==。
但是问题是，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？- 惰性删除（获取key的时候根据过期时间删除）
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。- 定期删除和淘汰删除的弊端：
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。
内存淘汰机制
redis 内存淘汰机制有以下6个：
- no-eviction（禁止驱逐数据）: 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（server.db[i].dict），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（server.db[i].dict），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（server.db[i].expires），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（server.db[i].expires），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（server.db[i].expires），有将要过期时间的 key 优先移除。
手写一个 LRU 算法
手写一个 LRU 算法
public 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;
}
public static void main(String args[]){
LRUCache<String, String> lruCache = new LRUCache<String, String>(3);
lruCache.put("1", "1");
lruCache.put("2", "2");
lruCache.put("3", "3");
lruCache.put("4", "4");
System.out.println(lruCache.get("1"));
System.out.println(lruCache.get("2"));
System.out.println(lruCache.get("3"));
System.out.println(lruCache.get("4"));
}
}
