1-Redis - 面试题集
当Redis的内存满了我们怎么办？
- 增加内存
- 使用内存淘汰策略，也就是在配置文件中设置
maxmemory参数，该参数控制最大可用内存（字节），当内存上线超过该参数时，maxmemory-policy。maxmemory-policy有以下几种淘汰规则：
| 规则 | 描述 |
|---|---|
| noeviction | 默认参数，不删除键，只返回错误 |
| volatile-lru | 使用LRU算法删除一个设置了生存时间的键 |
| allkeys-lru | 使用LRU算法删除一个键 |
| volatile-ttl | 删除生存时间最近的一个键 |
| volatile-random | 随机删除一个设置了生存时间的键 |
| allkeys-random | 随机删除一个键 |
注意：LRU（least RecentlyUsed）算法和 minimal ttl 算法是相对精确的算法（为了节省内存）。默认删除最近最少使用的键。redis中并不会准确的删除所有键中最近最少使用的键，而是随机抽取3个键，删除这三个键中最近最少使用的键。那么3这个数字也是可以设置的，对应位置是配置文件中的maxmeory-samples。 |
- 使用Redis集群，可以有三种方式：
- 客户端分片：通过业务代码自己实现路由，优势是可以控制分片算法，性能相对较好；劣势是维护成本高、扩容/缩容等运维操作需要自己研发
- 代理分片：代理程序接收到来自业务程序的数据请求，根据路由规则，将这些请求分发给正确的Redis实例并返回给业务程序。使用类似Twemproxy、Codis等中间件实现。优势是运维方便、程序不用关心如何链接Redis实例；劣势是会带来性能消耗（大概20%）、无法平滑扩容/缩容，需要执行脚本迁移数据，不方便(Codis在Twemproxy基础上优化并实现了预分片来达到Auto Rebalance)。
- Redis Cluster：优势：官方集群解决方案、无中心节点，和客户端直连，性能较好；劣势：方案太重、无法平滑扩容/缩容，需要执行相应的脚本，不方便、太新，没有相应成熟的解决案例。
持续更新中....... see also：[Redis内存满了的几种解决方法（内存淘汰策略与Redis集群）](https://blog.csdn.net/u014590757/article/details/79788076) | [Redis详解（二）redis的配置文件介绍](https://www.cnblogs.com/ysocean/p/9074787.html)
