一、redis緩存數(shù)據(jù)，內(nèi)存占滿，怎么解決

（1）默認(rèn)情況下，redis在使用的內(nèi)存空間超過(guò)maxmemory值時(shí)，并不會(huì)淘汰數(shù)據(jù)，也就是設(shè)置的noeviction策略。對(duì)應(yīng)到redis緩存，也就是值，一旦緩存被寫(xiě)滿了，再有寫(xiě)請(qǐng)求到來(lái)時(shí)，redis不會(huì)提供服務(wù)，而是直接返回錯(cuò)誤。（因此不推薦使用）

（2）對(duì)于 volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru 和 volatile-lfu這四種淘汰策略，它們篩選的候選數(shù)據(jù)范圍，被限制在已經(jīng)設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵值對(duì)上。也正是因?yàn)槿绱耍词咕彺鏇](méi)有寫(xiě)滿，這些數(shù)據(jù)如果過(guò)期了，也會(huì)被刪除。

volatile-ttl 在篩選時(shí)，會(huì)針對(duì)設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵值對(duì)，根據(jù)過(guò)期時(shí)間的先后進(jìn)行刪除，越早過(guò)期的越先被刪除。volatile-random 就像它的名稱一樣，在設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵值對(duì)中，進(jìn)行隨機(jī)刪除。volatile-lru 會(huì)使用 LRU 算法篩選設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵值對(duì)。volatile-lfu 會(huì)使用 LFU 算法選擇設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵值對(duì)。（LFU算法會(huì)在LRU算法的基礎(chǔ)上，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的訪問(wèn)時(shí)效性和數(shù)據(jù)的訪問(wèn)次數(shù)）

（3）對(duì)于allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu這三種淘汰策略的備選淘汰數(shù)據(jù)范圍，擴(kuò)大到了所有鍵值對(duì)，無(wú)論這些鍵值對(duì)是否設(shè)置了過(guò)期時(shí)間。

allkeys-random 策略，從所有鍵值對(duì)中隨機(jī)選擇并刪除數(shù)據(jù)；allkeys-lru 策略，使用 LRU 算法在所有數(shù)據(jù)中進(jìn)行篩選。allkeys-lfu 策略，使用 LFU 算法在所有數(shù)據(jù)中進(jìn)行篩選

也就是說(shuō)，如果一個(gè)鍵值對(duì)被刪除策略選中了，即使它的過(guò)期時(shí)間還沒(méi)到，也需要被刪除。當(dāng)然，如果它的過(guò)期時(shí)間到了但未被策略選中，同樣也會(huì)被刪除。

怎么使用呢？

優(yōu)先使用allkeys-lru策略。這樣，可以充分利用LRU算法的優(yōu)勢(shì)，把最近最常訪問(wèn)的數(shù)據(jù)留在緩存中，提升應(yīng)用的訪問(wèn)性能。如果你的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中有明顯的冷熱數(shù)據(jù)的區(qū)分，建議使用allkeys-lru策略如果業(yè)務(wù)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)訪問(wèn)頻率不大，沒(méi)有明顯的冷熱數(shù)據(jù)區(qū)分，建議使用allkeys-random策略，隨機(jī)淘汰數(shù)據(jù)即可如果業(yè)務(wù)有置頂?shù)男枨螅热缰庙斝侣劇⒅庙斠曨l，那么，可以使用 volatile-lru策略，同時(shí)不給這些置頂數(shù)據(jù)設(shè)置過(guò)期時(shí)間。這樣一來(lái)，這些需要置頂?shù)臄?shù)據(jù)一直不會(huì)被刪除，而其他數(shù)據(jù)會(huì)在過(guò)期時(shí)根據(jù) LRU 規(guī)則進(jìn)行篩選。

LRU算法

LRU 算法的全稱是 Least Recently Used，從名字上就可以看出，這是按照最近最少使用的原則來(lái)篩選數(shù)據(jù)，最不常用的數(shù)據(jù)會(huì)被篩選出來(lái)，而最近頻繁使用的數(shù)據(jù)會(huì)留在緩存中。

那具體是怎么篩選的呢？ LRU會(huì)把所有的數(shù)據(jù)組織成一個(gè)鏈表，鏈表的頭和尾分別表示MRU端和LRU段，分別代表最近最常使用的數(shù)據(jù)和最近最不常用的數(shù)據(jù)。

我們現(xiàn)在有數(shù)據(jù) 6、3、9、20、5。如果數(shù)據(jù) 20 和 3 被先后訪問(wèn)，它們都會(huì)從現(xiàn)有的鏈表位置移到 MRU 端，而鏈表中在它們之前的數(shù)據(jù)則相應(yīng)地往后移一位。因?yàn)椋琇RU 算法選擇刪除數(shù)據(jù)時(shí)，都是從 LRU 端開(kāi)始，所以把剛剛被訪問(wèn)的數(shù)據(jù)移到 MRU 端，就可以讓它們盡可能地留在緩存中。如果有一個(gè)新數(shù)據(jù) 15 要被寫(xiě)入緩存，但此時(shí)已經(jīng)沒(méi)有緩存空間了，也就是鏈表沒(méi)有空余位置了，那么，LRU 算法做兩件事：數(shù)據(jù) 15 是剛被訪問(wèn)的，所以它會(huì)被放到 MRU 端；算法把 LRU 端的數(shù)據(jù) 5 從緩存中刪除，相應(yīng)的鏈表中就沒(méi)有數(shù)據(jù) 5 的記錄了。

其實(shí)，LRU 算法背后的想法非常樸素：它認(rèn)為剛剛被訪問(wèn)的數(shù)據(jù)，肯定還會(huì)被再次訪問(wèn)，所以就把它放在 MRU 端；長(zhǎng)久不訪問(wèn)的數(shù)據(jù)，肯定就不會(huì)再被訪問(wèn)了，所以就讓它逐漸后移到 LRU 端，在緩存滿時(shí)，就優(yōu)先刪除它。

不過(guò)，LRU算法在實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)，需要用鏈表管理所有的緩存數(shù)據(jù)，這會(huì)帶來(lái)額外的空間開(kāi)銷。而且，當(dāng)有數(shù)據(jù)被訪問(wèn)時(shí)，需要在鏈表上把該數(shù)據(jù)移動(dòng)到MRU端，如果有大量數(shù)據(jù)被訪問(wèn)，就會(huì)帶來(lái)很多鏈表移動(dòng)操作，會(huì)很耗時(shí)，進(jìn)而降低redis緩存性能。

所以，在redis中，LRU算法被做了簡(jiǎn)化，以減輕淘汰數(shù)據(jù)對(duì)緩存性能的影響。

延伸閱讀：

二、實(shí)例（instance）是什么

一組Oracle 后臺(tái)進(jìn)程/線程以及一個(gè)共享內(nèi)存區(qū)，這些內(nèi)存由同一個(gè)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的線程/進(jìn)程所共享。這里可以維護(hù)易失的、非持久性內(nèi)容（有些可以刷新輸出到磁盤(pán)）。就算沒(méi)有磁盤(pán)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例也能存在。也許實(shí)例不能算是世界上最有用的事物，不過(guò)你完全可以把它想成是最有用的事物，這有助于對(duì)實(shí)例和數(shù)據(jù)庫(kù)劃清界線。