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来源：https://juejin.im/post/5d674ac2e51d4557ca7fdd70
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Redis占用内存大小
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Redis的内存淘汰
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LRU算法
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LRU在Redis中的实现
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LFU算法
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问题
Redis占用内存大小
我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。
1、通过配置文件配置
通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小
//设置Redis最大占用内存大小为100M
maxmemory 100mb
redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的redis.conf文件，启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置文件的
2、通过命令修改
Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小
//设置Redis最大占用内存大小为100M
127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb
//获取设置的Redis能使用的最大内存大小
127.0.0.1:6379> config get maxmemory
如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0，在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存
Redis的内存淘汰
既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？
实际上Redis定义了几种策略用来处理这种情况：
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noeviction(默认策略)
：对于写请求不再提供服务，直接返回错误（DEL请求和部分特殊请求除外）
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allkeys-lru
：从所有key中使用LRU算法进行淘汰
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volatile-lru
：从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰
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allkeys-random
：从所有key中随机淘汰数据
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volatile-random
：从设置了过期时间的key中随机淘汰
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volatile-ttl
：在设置了过期时间的key中，根据key的过期时间进行淘汰，越早过期的越优先被淘汰
当使用
volatile-lru
、
volatile-random
、
volatile-ttl
这三种策略时，如果没有key可以被淘汰，则和
noeviction
一样返回错误
如何获取及设置内存淘汰策略
获取当前内存淘汰策略：
127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
通过配置文件设置淘汰策略（修改redis.conf文件）：
maxmemory-policy allkeys-lru
通过命令修改淘汰策略：
127.0.0.1
:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru
LRU算法
什么是LRU?
上面说到了Redis可使用最大内存使用完了，是可以使用LRU算法进行内存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？
LRU(Least Recently Used)
，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。
在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。
这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一个数据在最近一段时间没有被用到，那么将来被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。
使用java实现一个简单的LRU算法
public class LRUCache<k, v> {
//容量
private int capacity;
//当前有多少节点的统计
private int count;
//缓存节点
private Map> nodeMap;
private Node head;
private Node tail;
public LRUCache(int capacity) {
if (capacity 1) {
throw new IllegalArgumentException(String.valueOf(capacity));
}
this.capacity = capacity;
this.nodeMap = new HashMap<>();
//初始化头节点和尾节点，利用哨兵模式减少判断头结点和尾节点为空的代码
Node headNode = new Node(null, null);
Node tailNode = new Node(null, null);
headNode.next = tailNode;
tailNode.pre = headNode;
this.head = headNode;
this.tail = tailNode;
}
public void put(k key, v value) {
Node node = nodeMap.get(key);
if (node == null) {
if (count >= capacity) {
//先移除一个节点
removeNode();
}
node = new Node<>(key, value);
//添加节点
addNode(node);
} else {
//移动节点到头节点
moveNodeToHead(node);
}
}
public Node get(k key) {
Node node = nodeMap.get(key);
if (node != null) {
moveNodeToHead(node);
}
return node;
}
private void removeNode() {
Node node = tail.pre;
//从链表里面移除
removeFromList(node);
nodeMap.remove(node.key);
count--;
}
private void removeFromList(Node node) {
Node pre = node.pre;
Node next = node.next;
pre.next = next;
next.pre = pre;
node.next = null;
node.pre = null;
}
private void addNode(Node node) {
//添加节点到头部
addToHead(node);
nodeMap.put(node.key, node);
count++;
}
private void addToHead(Node node) {
Node next = head.next;
next.pre = node;
node.next = next;
node.pre = head;
head.next = node;
}
public void moveNodeToHead(Node node) {
//从链表里面移除
removeFromList(node);
//添加节点到头部
addToHead(node);
}
class
