场景

（1）往redis写入的数据过一阵子就没了？
（2）存入redis的数据已经过期，为什么还占用着内存？

场景解析

redis过期策略

（1）往redis中存入的数据是存在内存当中的，内存空间是有限的，当存入的数据太多，超过了redis可容纳的空间，就会走LRU算法，干掉不常用的数据，保留常用的数据。
（2）redis采用的过期策略是： 定期删除 + 惰性删除
定期删除：redis默认每隔100ms随机抽取一些设置了过期时间的key，检查是否过期，如果过期就删除。
注意是随机抽取一些数据，加入redis里存放了10w个key，都设置了过期时间，然后每隔几百毫秒就检查所有的key，那会造成高负载消耗在检查key的过程中了，会造成redis死掉。所以实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。 如果获取的key的时候，此时key已经过期，就删除，不返回任何东西。
惰性删除：由于定期删除可以会漏掉很多过期的key没有被删除，此时如果去查某个key的时候，redis就会检查一下这个key是否设置了过期时间，如果设置了过期时间且过期了，就删除这个key。

内存淘汰机制

如果定期删除漏掉了许多过期key，同时也没有及时去查，也就是没走惰性删除，此时如果还有大量的过期key堆积在内存里，导致redis内存块耗尽了，此时就会走 内存淘汰机制。

redis内存淘汰机制

  • noeviction：当内存不足以容纳新写入的数据时，新写入操作会报错。
  • allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入的数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。（最常用）
  • allkeys-random：当内存不足以容纳信息而入的数据时，在键空间中，随机移除某个key。
  • volatile-lru：当内存不足以容纳新写入的数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。（一般不合适）。
  • volatile-random：当内存不足以容纳新写入的数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
  • volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入的数据时，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。

手写LRU算法