Redis过期删除策略和淘汰策略
-
定期删除：Redis默认每隔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。注意这里是随机抽取的，随机抽取是因为如果全部遍历会给消耗大量CPU资源。
-
惰性删除：惰性删除是指客户端在访问某个key时，Redis会对key的过期时间进行检查，如果过期了就立即删除。
从库的过期策略
从节点对过期key的处理是被动的，主节点在对过期键进行删除时，会在AOF文件里增加一条del指令，同步到从节点，从节点通过执行这条del指令来删除过期key。
Redis的内存淘汰机制
如果过期删除漏掉了很多过期key，客户端也没有及时查这些key，这写key就会堆积在内存中，这时就会走Redis内存淘汰机制。
当实际内存超出配置的maxmemory时，Redis提供了6种淘汰策略：
- volatile-lru：从已设置过期时间的数据中挑选最近最少使用的数据淘汰。
- volatile-ttl：从已设置的过期时间的数据中挑选将要过期的数据淘汰。
- volatile-random：从已设置过期时间的数据中任意选择数据淘汰。
- allkeys-lru：移除最近最少使用的key。 (最常用)
- allkeys-random：任意选择数据淘汰。
- no-eviction：不会继续服务写请求，读请求可以继续进行。
4.0版本后增加以下两种：
- volatile-lfu：从已设置过期时间的数据中挑选最不经常使用的数据淘汰。
- allkeys-lfu：移除最不经常使用的key。
LRU算法
- 实现LRU算法需要 key-value 字典，以及一个链表。当字典的某个元素被访问时，它在链表中的位置就会被移到链表头，所以链表的元素排列顺序就是元素最近被访问的顺序。
- 位于链表尾部的元素时最近最少使用的元素，优先被踢掉；位于链表头部的元素就是最近刚被使用的元素，暂时不会被踢。
近似LRU算法
- Redis使用的是一种近似LRU算法，之所以不用传统的LRU算法是因为它引入的链表会占用较多的内存。
- 近似LRU算法使用随机采样的方式来淘汰元素，它为每个key增加了一个最近一次被访问的时间戳，当内存超过max memory时，就会执行一次这个近似LRU淘汰算法，原理步骤是随机采样5个key，根据时间戳淘汰最旧的那个key，如果淘汰后的内存还是超出max memory，就继续随机采样来淘汰。采样的方式通过max memory policy来配置，如果配置的是allkeys，就从所有的key中随机采样，如果配置的是volatile，就从设有过期时间的key中随机采样，每次采样的key的个数通过max memory samples来配置，默认为5，这个采样值越大，效果就越接近于传统的LRU算法。
- redis 3.0 在算法中增加了淘汰池，进一步提升了近似 LRU 算法的效果。具体原理是构建一个淘汰池的数组，大小为每次采样的个数，在每一次淘汰循环中，新随机采样的 key 会和淘汰池中的 key 进行融合，淘汰掉最旧的那个 key 后，保留剩余的 key 放入淘汰池中等待下一次循环。
Redis 和 Memcached 的区别
- Redis 是基于键值对的 NoSql 数据库，支持五种基本的数据类型：String、list、hash、set、zset，以及 HyperLogLog 和 Bitmap 两种高级数据类型，可以适用更多的场景，而 Memcached 仅支持字符串类型，较为单一。
- Redis 支持两种持久化机制：RDB 快照和 AOF 日志，而 Memcached 不支持持久化，完全基于内存存储，断电即丢失。
- Redis 是单线程的，使用的是非阻塞IO多路复用模型，而 Memcached 是多线程的，使用的是非阻塞 IO 复用模型。
- Redis 支持 cluster集群模式，而 Memcached 没有原生的集群模式。