redis缓存满了怎么办？
引言
redis 缓存使用内存来保存数据，随着需要缓存的数据量越来越大，有限的缓存空间不可避免地会被写满。此时，应该怎么办？本篇文章接下来就来聊聊缓存满了之后的数据淘汰机制。
值得注意的是，在 redis 中 过期策略 和 内存淘汰策略 是两个完全不同的概念。redis 过期策略指的是 redis 使用哪种策略，来删除已经过期的键值对；而内存淘汰机制指的是当 redis 运行内存已经超过设置的最大内存之后，将采用什么策略来删除符合条件的键值对，以此来保障 redis 高效的运行。
redis 最大运行内存
只有在 redis 的运行内存达到了某个阀值，才会触发内存淘汰机制，这个阀值就是我们设置的最大运行内存，此值在 redis 的配置文件中可以找到，配置项为 maxmemory。
内存淘汰执行流程，如下图所示：
查询最大运行内存
我们可以使用命令 config get maxmemory 来查看设置的最大运行内存，命令如下：
127.0.0.1:6379> config get maxmemory1) maxmemory2) 0 我们发现此值竟然是 0，这是 64 位操作系统默认的值，当 maxmemory 为 0 时，表示没有内存大小限制。
注意：32 位操作系统，默认的最大内存值是 3gb。
内存淘汰策略
查看 redis 内存淘汰策略
我们可以使用 config get maxmemory-policy 命令，来查看当前 redis 的内存淘汰策略，命令如下：
127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy1) maxmemory-policy2) noeviction 可以看出此 redis 使用的是 noeviction 类型的内存淘汰机制，它表示当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，但新增操作会报错。
内存淘汰策略分类
早期版本的 redis 有以下 6 种淘汰策略：
noeviction：不淘汰任何数据，当内存不足时，新增操作会报错，redis 默认内存淘汰策略；
allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值；
allkeys-random：随机淘汰任意键值;
volatile-lru：淘汰所有设置了过期时间的键值中最久未使用的键值；
volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值；
volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值。
在 redis 4.0 版本中又新增了 2 种淘汰策略：
volatile-lfu：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值；
allkeys-lfu：淘汰整个键值中最少使用的键值。
其中 allkeys-xxx 表示从所有的键值中淘汰数据，而 volatile-xxx 表示从设置了过期键的键值中淘汰数据。
修改 redis 内存淘汰策略
设置内存淘汰策略有两种方法，这两种方法各有利弊，需要使用者自己去权衡。
方式一：通过“config set maxmemory-policy 策略”命令设置。它的优点是设置之后立即生效，不需要重启 redis 服务，缺点是重启 redis 之后，设置就会失效。
方式二：通过修改 redis 配置文件修改，设置“maxmemory-policy 策略”，它的优点是重启 redis 服务后配置不会丢失，缺点是必须重启 redis 服务，设置才能生效。
内存淘汰算法
从内存淘汰策略分类上，我们可以得知，除了随机删除和不删除之外，主要有两种淘汰算法：lru 算法和 lfu 算法。
lru 算法
lru 全称是 least recently used 译为最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。
1. lru 算法实现
lru 算法需要基于链表结构，链表中的元素按照操作顺序从前往后排列，最新操作的键会被移动到表头，当需要内存淘汰时，只需要删除链表尾部的元素即可。
2. 近 lru 算法
redis 使用的是一种近似 lru 算法，目的是为了更好的节约内存，它的实现方式是给现有的数据结构添加一个额外的字段，用于记录此键值的最后一次访问时间，redis 内存淘汰时，会使用随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取 5 个值（此值可配置），然后淘汰最久没有使用的那个。
3. lru 算法缺点
lru 算法有一个缺点，比如说很久没有使用的一个键值，如果最近被访问了一次，那么它就不会被淘汰，即使它是使用次数最少的缓存，那它也不会被淘汰，因此在 redis 4.0 之后引入了 lfu 算法，下面我们一起来看。
lfu 算法
lfu 全称是 least frequently used 翻译为最不常用的，最不常用的算法是根据总访问次数来淘汰数据的，它的核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。
lfu 解决了偶尔被访问一次之后，数据就不会被淘汰的问题，相比于 lru 算法也更合理一些。
在 redis 中每个对象头中记录着 lfu 的信息，源码如下：
typedef struct redisobject { unsigned type:4; unsigned encoding:4; unsigned lru:lru_bits; /* lru time (relative to global lru_clock) or * lfu data (least significant 8 bits frequency * and most significant 16 bits access time). */ int refcount; void *ptr;} robj; 在 redis 中 lfu 存储分为两部分，16 bit 的 ldt（last decrement time）和 8 bit 的 logc（logistic counter）。
logc 是用来存储访问频次，8 bit 能表示的最大整数值为 255，它的值越小表示使用频率越低，越容易淘汰；
ldt 是用来存储上一次 logc 的更新时间。
总结
综上所述我们了解到，redis 内存淘汰策略和过期回收策略是完全不同的概念，内存淘汰策略是解决 redis 运行内存过大的问题的，通过与 maxmemory 比较，决定要不要淘汰数据，根据 maxmemory-policy 参数，决定使用何种淘汰策略，在 redis 4.0 之后已经有 8 种淘汰策略了，默认的策略是 noeviction 当内存超出时不淘汰任何键值，只是新增操作会报错。
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进气压力传感器的作用
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redis 缓存使用内存来保存数据，随着需要缓存的数据量越来越大，有限的缓存空间不可避免地会被写满。此时，应该怎么办？本篇文章接下来就来聊聊缓存满了之后的数据淘汰机制。
值得注意的是，在 redis 中 过期策略 和 内存淘汰策略 是两个完全不同的概念。redis 过期策略指的是 redis 使用哪种策略，来删除已经过期的键值对；而内存淘汰机制指的是当 redis 运行内存已经超过设置的最大内存之后，将采用什么策略来删除符合条件的键值对，以此来保障 redis 高效的运行。
redis 最大运行内存
只有在 redis 的运行内存达到了某个阀值，才会触发内存淘汰机制，这个阀值就是我们设置的最大运行内存，此值在 redis 的配置文件中可以找到，配置项为 maxmemory。
内存淘汰执行流程，如下图所示：
查询最大运行内存
我们可以使用命令 config get maxmemory 来查看设置的最大运行内存，命令如下：
127.0.0.1:6379> config get maxmemory1) maxmemory2) 0 我们发现此值竟然是 0，这是 64 位操作系统默认的值，当 maxmemory 为 0 时，表示没有内存大小限制。
注意：32 位操作系统，默认的最大内存值是 3gb。
内存淘汰策略
查看 redis 内存淘汰策略
我们可以使用 config get maxmemory-policy 命令，来查看当前 redis 的内存淘汰策略，命令如下：
127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy1) maxmemory-policy2) noeviction 可以看出此 redis 使用的是 noeviction 类型的内存淘汰机制，它表示当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，但新增操作会报错。
内存淘汰策略分类
早期版本的 redis 有以下 6 种淘汰策略：
noeviction：不淘汰任何数据，当内存不足时，新增操作会报错，redis 默认内存淘汰策略；
allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值；
allkeys-random：随机淘汰任意键值;
volatile-lru：淘汰所有设置了过期时间的键值中最久未使用的键值；
volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值；
volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值。
在 redis 4.0 版本中又新增了 2 种淘汰策略：
volatile-lfu：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值；
allkeys-lfu：淘汰整个键值中最少使用的键值。
其中 allkeys-xxx 表示从所有的键值中淘汰数据，而 volatile-xxx 表示从设置了过期键的键值中淘汰数据。
修改 redis 内存淘汰策略
设置内存淘汰策略有两种方法，这两种方法各有利弊，需要使用者自己去权衡。
方式一：通过“config set maxmemory-policy 策略”命令设置。它的优点是设置之后立即生效，不需要重启 redis 服务，缺点是重启 redis 之后，设置就会失效。
方式二：通过修改 redis 配置文件修改，设置“maxmemory-policy 策略”，它的优点是重启 redis 服务后配置不会丢失，缺点是必须重启 redis 服务，设置才能生效。
内存淘汰算法
从内存淘汰策略分类上，我们可以得知，除了随机删除和不删除之外，主要有两种淘汰算法：lru 算法和 lfu 算法。
lru 算法
lru 全称是 least recently used 译为最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。
1. lru 算法实现
lru 算法需要基于链表结构，链表中的元素按照操作顺序从前往后排列，最新操作的键会被移动到表头，当需要内存淘汰时，只需要删除链表尾部的元素即可。
2. 近 lru 算法
redis 使用的是一种近似 lru 算法，目的是为了更好的节约内存，它的实现方式是给现有的数据结构添加一个额外的字段，用于记录此键值的最后一次访问时间，redis 内存淘汰时，会使用随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取 5 个值（此值可配置），然后淘汰最久没有使用的那个。
3. lru 算法缺点
lru 算法有一个缺点，比如说很久没有使用的一个键值，如果最近被访问了一次，那么它就不会被淘汰，即使它是使用次数最少的缓存，那它也不会被淘汰，因此在 redis 4.0 之后引入了 lfu 算法，下面我们一起来看。
lfu 算法
lfu 全称是 least frequently used 翻译为最不常用的，最不常用的算法是根据总访问次数来淘汰数据的，它的核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。
lfu 解决了偶尔被访问一次之后，数据就不会被淘汰的问题，相比于 lru 算法也更合理一些。
在 redis 中每个对象头中记录着 lfu 的信息，源码如下：
typedef struct redisobject { unsigned type:4; unsigned encoding:4; unsigned lru:lru_bits; /* lru time (relative to global lru_clock) or * lfu data (least significant 8 bits frequency * and most significant 16 bits access time). */ int refcount; void *ptr;} robj; 在 redis 中 lfu 存储分为两部分，16 bit 的 ldt（last decrement time）和 8 bit 的 logc（logistic counter）。
logc 是用来存储访问频次，8 bit 能表示的最大整数值为 255，它的值越小表示使用频率越低，越容易淘汰；
ldt 是用来存储上一次 logc 的更新时间。
总结
综上所述我们了解到，redis 内存淘汰策略和过期回收策略是完全不同的概念，内存淘汰策略是解决 redis 运行内存过大的问题的，通过与 maxmemory 比较，决定要不要淘汰数据，根据 maxmemory-policy 参数，决定使用何种淘汰策略，在 redis 4.0 之后已经有 8 种淘汰策略了，默认的策略是 noeviction 当内存超出时不淘汰任何键值，只是新增操作会报错。
站在3.0时代的起点：激战工业物联网未来
还在为数据库迁移烦恼？五种高效方案帮你解决！
比亚迪第一！超越特斯拉
高速信号传输pcb设计的压接孔工艺
英特尔想要吃下整个服务器市场
redis缓存满了怎么办？
VR技术发展并未受阻 未来还有很长的一段路要走
北汽蓝谷：极狐考拉预计在四季度完成产能爬坡
让AI更聪明 人工智能训练师的新战场正在不断产生
进气压力传感器的作用
配电系统组成及布置要求
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