redis的过期策略和内存淘汰机制

一、redis的过期策略和内存淘汰机制 

1、定期删除+惰性删除

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

惰性删除: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

2、如果大量过期key堆积在内存里,导致redis内存块耗尽了,怎么办?

内存淘汰机制:

redis.conf中配置:

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# maxmemory-policy noeviction  

noeviction:当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。

allkeys-lru:在主键空间中,优先移除最近未使用的key。

volatile-lru:在设置了过期时间的键空间中,优先移除最近未使用的key。

allkeys-random:在主键空间中,随机移除某个key。

volatile-random:在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。

volatile-ttl:在设置了过期时间的键空间中,具有更早过期时间的key优先移除。

二、手写LRU缓存

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public class LRUCache {
 
 
    private Map<Integer, Integer> map;
    private final int capacity;
 
    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        //定义了迭代顺序,该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序(true)
        map = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity,0.75f,true){
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
                //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
                return size() > capacity;
            }
        };
    }
 
    public int get(int key) {
        return map.getOrDefault(key, -1);
 
    }
 
    public void put(int key, int value) {
        map.put(key, value);
    }
 
} 

 LinkedHashMap的源码说明 :

对于 LinkedHashMap 而言,它继承与 HashMap(public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>)、

底层使用哈希表与双向链表来保存所有元素。

LinkedHashMap 中的 Entry 集成与 HashMap 的 Entry,但是其增加了 before 和 after 的引用,指的是上一个元素和下一个元素的引用

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static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
    Entry<K,V> before, after;
    Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        super(hash, key, value, next);
    }
} 

初始化:

在 LinkedHashMap 的构造方法中,实际调用了父类 HashMap 的相关构造方法来构造一个底层存放的 table 数组,但额外可以增加 accessOrder 这个参数,如果不设置,默认为 false,代表按照插入顺序进行迭代;当然可以显式设置为 true,代表以访问顺序进行迭代

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public LinkedHashMap(int initialCapacity,
                     float loadFactor,
                     boolean accessOrder) {
    super(initialCapacity, loadFactor);
    this.accessOrder = accessOrder;
}
posted @ 2020-07-01 20:09  H.U.C-王子  阅读(175)  评论(0编辑  收藏  举报