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## 面试题
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redis 的过期策略都有哪些？内存淘汰机制都有哪些？手写一下 LRU 代码实现？
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## 面试官心理分析
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如果你连这个问题都不知道，上来就懵了，回答不出来，那线上你写代码的时候，想当然的认为写进 redis 的数据就一定会存在，后面导致系统各种 bug，谁来负责？
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常见的有两个问题：
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- 往 redis 写入的数据怎么没了？
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可能有同学会遇到，在生产环境的 redis 经常会丢掉一些数据，写进去了，过一会儿可能就没了。我的天，同学，你问这个问题就说明 redis 你就没用对啊。redis是缓存，你给当存储了是吧？
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啥叫缓存？用内存当缓存。内存是无限的吗，内存是很宝贵而且是有限的，磁盘是廉价而且是大量的。可能一台机器就几十个 G 的内存，但是可以有几个 T 的硬盘空间。redis 主要是基于内存来进行高性能、高并发的读写操作的。
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那既然内存是有限的，比如 redis 就只能用 10G，你要是往里面写了 20G 的数据，会咋办？当然会干掉 10G 的数据，然后就保留 10G 的数据了。那干掉哪些数据？保留哪些数据？当然是干掉不常用的数据，保留常用的数据了。
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- 数据明明过期了，怎么还占用着内存？
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这是由 redis 的过期策略来决定。
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## 面试题剖析
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### redis 过期策略
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redis 过期策略是：**定期删除+惰性删除**。
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所谓**定期删除**，指的是 redis 默认是每隔 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。
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假设 redis 里放了 10w 个 key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查 10w 个 key，那 redis 基本上就死了，cpu 负载会很高的，消耗在你的检查过期 key 上了。注意，这里可不是每隔 100ms 就遍历所有的设置过期时间的 key，那样就是一场性能上的**灾难**。实际上 redis 是每隔 100ms **随机抽取**一些 key 来检查和删除的。
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但是问题是，定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就是惰性删除了。这就是说，在你获取某个 key 的时候，redis 会检查一下 ，这个 key 如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。
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> 获取key 的时候，如果此时 key 已经过期，就删除，不会返回任何东西。
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但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期 key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期 key 堆积在内存里，导致 redis 内存块耗尽了，咋整？
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答案是：**走内存淘汰机制**。
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### 内存淘汰机制
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redis 内存淘汰机制有以下几个：
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- noeviction: 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了。
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- **allkeys-lru**：当内存不足以容纳新写入数据时，在**键空间**中，移除最近最少使用的key（这个是**最常用**的）
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- allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在**键空间**中，随机移除某个 key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的key给干掉啊。
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- volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在**设置了过期时间的键空间**中，移除最近最少使用的 key（这个一般不太合适）
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- volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在**设置了过期时间的键空间**中，**随机移除**某个 key。
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- volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在**设置了过期时间的键空间**中，有**更早过期时间**的 key 优先移除。
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### 手写一个 LRU 算法
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你可以现场手写最原始的 LRU 算法，那个代码量太大了，似乎不太现实。
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不求自己纯手工从底层开始打造出自己的 LRU，但是起码要知道如何利用已有的 JDK 数据结构实现一个 Java 版的 LRU。
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```java
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class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
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private final int CACHE_SIZE;
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/**
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* 传递进来最多能缓存多少数据
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*
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* @param cacheSize 缓存大小
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*/
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public LRUCache(int cacheSize) {
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// true 表示让 linkedHashMap 按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头部，最老访问的放在尾部。
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super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);
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CACHE_SIZE = cacheSize;
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}
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@Override
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protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
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// 当 map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据。
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return size() > CACHE_SIZE;
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}
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}
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``` |