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突破Java面试(22) - Redis的过期策略?手写一个LRU?

2019.05.06 17:21 1138浏览

1 面试题

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?

2 考点分析

1)我往redis里写的数据怎么没了?

我们生产环境的redis怎么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?

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。

那既然内存是有限的,比如redis就只能用10个G,你要是往里面写了20个G的数据,会咋办?当然会干掉10个G的数据,然后就保留10个G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。

所以说,这是缓存的一个最基本的概念,数据是会过期的,要么是你自己设置个过期时间,要么是redis自己给干掉。

set key value 过期时间(1小时)

set进去的key,1小时之后就没了,就失效了

2)我的数据明明都过期了,怎么还占用着内存啊?

还有一种就是如果你设置好了一个过期时间,你知道redis是怎么给你弄成过期的吗?什么时候删除掉?如果你不知道,之前有个人就问了,为啥好多数据明明应该过期了,结果发现redis内存占用还是很高?那是因为你不知道redis是怎么删除那些过期key的。

redis 内存一共是10g,你现在往里面写了5g的数据,结果这些数据明明你都设置了过期时间,要求这些数据1小时之后都会过期,结果1小时之后,你回来一看,redis机器,怎么内存占用还是50%呢?5g数据过期了,我从redis里查,是查不到了,结果过期的数据还占用着redis的内存。

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,后面导致系统各种漏洞和bug,谁来负责?

3 详解

3.1 设置过期时间

我们set key的时候,都可以给一个expire time,就是过期时间,指定这个key比如说只能存活1个小时?10分钟?这个很有用,我们自己可以指定缓存到期就失效。

如果假设你设置一个一批key只能存活1个小时,那么接下来1小时后,redis是怎么对这批key进行删除的?

答案是:定期删除+惰性删除

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。假设redis里放了10万个key,都设置了过期时间,你每隔几百毫秒,就检查10万个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。

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。

并不是key到时间就被删除掉,而是你查询这个key的时候,redis再懒惰的检查一下

通过上述两种手段结合起来,保证过期的key一定会被干掉。

很简单,就是说,你的过期key,靠定期删除没有被删除掉,还停留在内存里,占用着你的内存呢,除非你的系统去查一下那个key,才会被redis给删除掉。

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?

答案是:走内存淘汰机制。

3.2 内存淘汰

如果redis的内存占用过多的时候,此时会进行内存淘汰,有如下一些策略:

redis 10个key,现在已经满了,redis需要删除掉5个key

1个key,最近1分钟被查询了100次
1个key,最近10分钟被查询了50次
1个key,最近1个小时倍查询了1次

1)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
2)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)
3)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
4)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)
5)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
6)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

百度,问题啊,网上鱼龙混杂

如果百度一些api操作,入门的知识,ok的,随便找一个博客都可以

一些高级别的,redis单线程模型

很简单,你写的数据太多,内存满了,或者触发了什么条件,redis lru,自动给你清理掉了一些最近很少使用的数据

3.3 要不你手写一个LRU算法?

确实有时会问这个,因为有些候选人如果确实过五关斩六将,前面的问题都答的很好,那么其实让他写一下LRU算法,可以考察一下编码功底

你可以现场手写最原始的LRU算法,那个代码量太大了,不太现实

public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    
private final int CACHE_SIZE;

    // 这里就是传递进来最多能缓存多少数据
    public LRUCache(int cacheSize) {
        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true); // 这块就是设置一个hashmap的初始大小,同时最后一个true指的是让linkedhashmap按照访问顺序来进行排序,最近访问的放在头,最老访问的就在尾
        CACHE_SIZE = cacheSize;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > CACHE_SIZE; // 这个意思就是说当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
    }

}

我给你看上面的代码,是告诉你最起码你也得写出来上面那种代码,不求自己纯手工从底层开始打造出自己的LRU,但是起码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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