Redis常见面试题

Redis的淘汰策略

将 Redis 用作缓存时, 如果内存空间用满, 就会自动驱逐老的数据。 默认情况下 memcached 就是这种方式, 大部分开发者都比较熟悉。LRU是Redis唯一支持的回收算法

maxmemory 配置指令

maxmemory 用于指定 Redis 能使用的最大内存。既可以在 redis.conf 文件中设置, 也可以在运行过程中通过 CONFIG SET 命令动态修改。

例如, 要设置 100MB 的内存限制, 可以在 redis.conf 文件中这样配置：

maxmemory 100mb

将 maxmemory 设置为 0, 则表示不进行内存限制。当然, 对32位系统来说有一个隐性的限制条件: 最多 3GB 内存。

当内存使用达到最大限制时, 如果需要存储新数据, 根据配置的策略(policies)的不同, Redis可能直接返回错误信息, 或者删除部分老的数据。

淘汰策略

达到最大内存限制时(maxmemory), Redis 根据 maxmemory-policy 配置的策略, 来决定具体的行为。

有如下几种：

  • noeviction: 不删除策略, 达到最大内存限制时, 如果需要更多内存, 直接返回错误信息。 大多数写命令都会导致占用更多的内存(有极少数会例外, 如 DEL )。

  • allkeys-lru: 所有key通用; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。

  • volatile-lru: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。

  • allkeys-random: 所有key通用; 随机删除一部分 key。

  • volatile-random: 只限于设置了 expire 的部分; 随机删除一部分 key。

  • volatile-ttl: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除剩余时间(time to live,TTL) 短的key。

    如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。

一般来说:

  • 如果分为热数据与冷数据, 推荐使用 allkeys-lru 策略。 也就是, 其中一部分key经常被读写. 如果不确定具体的业务特征, 那么 allkeys-lru 是一个很好的选择。
  • 如果需要循环读写所有的key, 或者各个key的访问频率差不多, 可以使用 allkeys-random 策略, 即读写所有元素的概率差不多。
  • 假如要让 Redis 根据 TTL 来筛选需要删除的key, 请使用 volatile-ttl 策略。
  • volatile-lru 和 volatile-random 策略主要应用场景是: 既有缓存,又有持久key的实例中。 一般来说, 像这类场景, 应该使用两个单独的 Redis 实例。
  • 值得一提的是, 设置 expire 会消耗额外的内存, 所以使用 allkeys-lru 策略, 可以更高效地利用内存, 因为这样就可以不再设置过期时间了

淘汰的内部实现

淘汰过程可以这样理解:

  • 客户端执行一个命令, 导致 Redis 中的数据增加,占用更多内存。
  • Redis 检查内存使用量, 如果超出 maxmemory 限制, 根据策略清除部分 key。
  • 继续执行下一条命令, 以此类推。
    在这个过程中, 内存使用量会不断地达到 limit 值, 然后超过, 然后删除部分 key, 使用量又下降到 limit 值之下。

如果某个命令导致大量内存占用(比如通过新key保存一个很大的set), 在一段时间内, 可能内存的使用量会明显超过 maxmemory 限制。