Redis 内存满了怎么办？回收机制和驱逐策略解析

现在在数据存储界，Redis这种内存型key-value数据库挺火。但内存容量有限，这问题就像定时炸弹，内存一满，key过期失效的情况就来了。这可让不少开发者头疼，也是本文要重点聊的。

# 设置最大占用内存为100MB
maxmemory 100mb

Redis内存满的情况

在许多实际应用场合，用32位操作系统时，Redis内存受限是个常见问题。比如说，在小服务器上，32位系统默认内存上限是3GB。如果不了解这些限制，开发时很容易碰壁。一旦内存达到配置文件设定的上限，Redis不会束手无策。它有几种应对策略。咱们可以通过调整策略来应对内存不足的困境。

// 获取最大内存限制
config get maxmemory
 1)  "maxmemory"
 2)  "0"
// 设置最大的内存限制
config set maxmemory 100mb

Redis在内存满了的时候会用近似LRU算法来处理。在像缓存这样的应用场景里，这个算法挺不错的。它跟理论上的LRU算法不一样，不需要保存每个key的前后key地址，所以占用内存少，内存紧张的时候负担小多了。

近似LRU算法原理

Redis用的近似LRU算法挺特别，跟普通的LRU算法不一样。它淘汰数据的方式挺有意思，用的是随机采样。每次它都会随机选5个key，然后从这5个中找出最近最少被使用的key来淘汰。

当使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl这三种策略时，如果没有key可以被淘汰，则和noeviction一样返回错误

这个算法给每个key加了个24位的字段，专门记录它最后一次被查的时间。另外，它还管理着一个16个元素的候选池。池里的数据按照访问时间来排序。一开始随机选的key都会被放进池里，之后每次随机选的key，只有当它的访问时间比池里最晚的时间还要早，才能被加入，直到池子满了为止。看Redis官方文档里新旧算法的对比，3.0版本的效果明显比2.8好，而且样本量越大，越接近LRU算法的标准。

// 获取内存淘汰策略 可以看到默认是noeviction
config get maxmemory-policy
 1)  "maxmemory-policy"
 2)  "noeviction"
 
 // 修改内存驱逐策略
 config set maxmemory-policy allkeys-lru

LFU算法的特点

maxmemory-policy allkeys-lru

Redis4.0里新添的LFU算法挺有意思。这个算法能更准确地反映key的使用频率。但在现实生活中，有时候会遇到一些特殊情况。比如，用LRU算法的话，就会出现不太合理的情况。举个例子，一个key很久都没被访问过，结果突然被访问了一次，就因为这次访问被误判为热门数据，结果没有被淘汰。而有些将来可能会用到的key，却因为这种误判而被淘汰了。

LFU算法用到两个参数，第一个是计算器，数值在0到255之间，访问次数越多，数值就越高。第二个是衰减周期，每隔一段时间，计算器的数值会减少。这样一来，就能避免LRU算法里出现的不合理情况。

Redis的key过期情况

Redis里头，咱们能通过expire给key设个过期时间。这招在很多业务场合里头都挺管用的。好比说，咱们在设置用户登录状态的缓存时，得挑个合适的过期时间，这样才能保证数据既有效又安全。要是key过期了，那可就得启动Redis的回收机制了。

Redis不是直接检查每个key是否过期，它采用的是一种主动删除策略，会随机挑选一部分key进行校验。一旦发现key已失效，就会将其删除。这种做法在面对大量数据时，有其独到之处，因为它不会让系统在短时间内承受巨大的查询压力。

对开发的影响

对开发者来说，弄懂Redis这类机制至关重要。在搭建缓存系统时，若不掌握内存满和key过期等机制，缓存失效或内存溢出问题就很容易出现。尤其在电商抢购这类高并发场景，数据涌入Redis，处理不当这些机制，系统崩溃的风险就大大增加。

选了LRU算法可得注意，它那不合理的地方可能会影响到咱们的业务数据。还有，要是选了LFU算法，也得清楚，参数要是设置得不对，也会导致数据淘汰不合理的问题。

如何优化策略

优化Redis的策略，得从实际业务需求来考虑。要是业务里更看重那些近期经常被访问的数据，那可能调整LFU算法的参数是个不错的选择。在32位系统内存受限的情况下，咱们可以更精确地调整内存的大小和驱逐策略。

在调整key的过期时间时，咱们得看业务逻辑里那个时间周期。比如说，数据的有效期是24小时，那咱们就能把过期时间精确地设置为24小时。

咱们聊聊，你们在使用Redis时，要是碰上内存不够用或者key过期没处理好的问题，你们都是怎么处理的呀？顺便也给大家提个醒，点个赞，转发一下这篇文章。对了，评论区也欢迎你们留言交流交流。

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