面試官心理分析

如果你連這個(gè)問(wèn)題都不知道，上來(lái)就懵了滋尉，回答不出來(lái)玉控，那線上你寫(xiě)代碼的時(shí)候，想當(dāng)然的認(rèn)為寫(xiě)進(jìn)redis的數(shù)據(jù)就一定會(huì)存在狮惜，后面導(dǎo)致系統(tǒng)各種 bug高诺，誰(shuí)來(lái)負(fù)責(zé)？

常見(jiàn)的問(wèn)題：

往redis寫(xiě)入的數(shù)據(jù)怎么沒(méi)了碾篡？

可能有同學(xué)會(huì)遇到虱而，在生產(chǎn)環(huán)境的redis經(jīng)常會(huì)丟掉一些數(shù)據(jù)，寫(xiě)進(jìn)去了开泽，過(guò)一會(huì)兒可能就沒(méi)了牡拇。我的天，同學(xué)，你問(wèn)這個(gè)問(wèn)題就說(shuō)明 redis 你就沒(méi)用對(duì)啊惠呼。redis 是緩存导俘，你給當(dāng)存儲(chǔ)了是吧？

啥叫緩存剔蹋？用內(nèi)存當(dāng)緩存旅薄。內(nèi)存是無(wú)限的嗎，內(nèi)存是很寶貴而且是有限的泣崩，磁盤(pán)是廉價(jià)而且是大量的少梁。可能一臺(tái)機(jī)器就幾十個(gè)G的內(nèi)存矫付，但是可以有幾個(gè) T 的硬盤(pán)空間猎莲。redis 主要是基于內(nèi)存來(lái)進(jìn)行高性能、高并發(fā)的讀寫(xiě)操作的技即。

那既然內(nèi)存是有限的绪杏，比如redis就只能用 10G，你要是往里面寫(xiě)了 20G 的數(shù)據(jù)酬蹋，會(huì)咋辦糖声？當(dāng)然會(huì)干掉10G 的數(shù)據(jù)，然后就保留 10G 的數(shù)據(jù)了葵陵。那干掉哪些數(shù)據(jù)液荸？保留哪些數(shù)據(jù)？當(dāng)然是干掉不常用的數(shù)據(jù)脱篙，保留常用的數(shù)據(jù)了娇钱。數(shù)據(jù)明明過(guò)期了，怎么還占用著內(nèi)存绊困？這是由redis的過(guò)期策略來(lái)決定文搂。

面試題剖析

redis 過(guò)期策略？

redis過(guò)期策略是：定期刪除+惰性刪除秤朗。

所謂定期刪除煤蹭，指的是redis默認(rèn)是每隔 100ms 就隨機(jī)抽取一些設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的 key，檢查其是否過(guò)期取视，如果過(guò)期就刪除硝皂。

假設(shè)redis里放了 10w 個(gè) key，都設(shè)置了過(guò)期時(shí)間作谭，你每隔幾百毫秒稽物，就檢查 10w 個(gè) key，那 redis 基本上就死了折欠，cpu 負(fù)載會(huì)很高的贝或，消耗在你的檢查過(guò)期 key 上了吼过。注意，這里可不是每隔 100ms 就遍歷所有的設(shè)置過(guò)期時(shí)間的 key傀缩，那樣就是一場(chǎng)性能上的災(zāi)難那先。實(shí)際上 redis 是每隔 100ms 隨機(jī)抽取一些key 來(lái)檢查和刪除的。

但是問(wèn)題是赡艰，定期刪除可能會(huì)導(dǎo)致很多過(guò)期key到了時(shí)間并沒(méi)有被刪除掉售淡，那咋整呢？所以就是惰性刪除了慷垮。這就是說(shuō)揖闸，在你獲取某個(gè) key 的時(shí)候，redis 會(huì)檢查一下 料身，這個(gè) key 如果設(shè)置了過(guò)期時(shí)間那么是否過(guò)期了汤纸？如果過(guò)期了此時(shí)就會(huì)刪除，不會(huì)給你返回任何東西芹血。

獲取key的時(shí)候贮泞，如果此時(shí) key 已經(jīng)過(guò)期，就刪除幔烛，不會(huì)返回任何東西啃擦。

但是實(shí)際上這還是有問(wèn)題的，如果定期刪除漏掉了很多過(guò)期key饿悬，然后你也沒(méi)及時(shí)去查令蛉，也就沒(méi)走惰性刪除，此時(shí)會(huì)怎么樣狡恬？如果大量過(guò)期 key 堆積在內(nèi)存里珠叔，導(dǎo)致 redis 內(nèi)存快耗盡了，咋整弟劲？

答案是：走內(nèi)存淘汰機(jī)制祷安。

內(nèi)存淘汰機(jī)制

redis內(nèi)存淘汰機(jī)制有以下幾個(gè)：

· noeviction:當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)，新寫(xiě)入操作會(huì)報(bào)錯(cuò)函卒，這個(gè)一般沒(méi)人用吧辆憔，實(shí)在是太惡心了。

· allkeys-lru：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)报嵌，在鍵空間中，移除最近最少使用的 key（這個(gè)是最常用的）熊榛。

· allkeys-random：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)锚国，在鍵空間中，隨機(jī)移除某個(gè) key玄坦，這個(gè)一般沒(méi)人用吧血筑，為啥要隨機(jī)绘沉，肯定是把最近最少使用的key給干掉啊。

· volatile-lru：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)豺总，在設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵空間中车伞，移除最近最少使用的key（這個(gè)一般不太合適）。

· volatile-random：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)喻喳，在設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵空間中另玖，隨機(jī)移除某個(gè)key。

· volatile-ttl：當(dāng)內(nèi)存不足以容納新寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)表伦，在設(shè)置了過(guò)期時(shí)間的鍵空間中谦去，有更早過(guò)期時(shí)間的key優(yōu)先移除。

?手寫(xiě)一個(gè)LRU 算法

你可以現(xiàn)場(chǎng)手寫(xiě)最原始的LRU算法蹦哼，那個(gè)代碼量太大了鳄哭，似乎不太現(xiàn)實(shí)。

不求自己純手工從底層開(kāi)始打造出自己的LRU纲熏，但是起碼要知道如何利用已有的 JDK 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)一個(gè)Java版的 LRU妆丘。

class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

private final int CACHE_SIZE;

/** * 傳遞進(jìn)來(lái)最多能緩存多少數(shù)據(jù) * * @param cacheSize 緩存大小 */

public LRUCache(int cacheSize) {

// true 表示讓 linkedHashMap 按照訪問(wèn)順序來(lái)進(jìn)行排序，最近訪問(wèn)的放在頭部局劲，最老訪問(wèn)的放

在尾部勺拣。

super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);

CACHE_SIZE = cacheSize;

}

@Override

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {

// 當(dāng) map 中的數(shù)據(jù)量大于指定的緩存?zhèn)€數(shù)的時(shí)候，就自動(dòng)刪除最老的數(shù)據(jù)容握。

return size() > CACHE_SIZE;

}

}