Redis数据淘汰策略

Redis将数据存储在内存中，但是内存有限，当存储的数据超过内存容量时，需要对缓存的数据进行剔除。

淘汰算法一般有以下几种

• FIFO: 淘汰最早数据
• LRU: 剔除最近最少使用
• LFU: 剔除最近使用频率最低的数据

Redis的内存淘汰策略，有以下几种

• noeviction: (默认策略) 返回错误。当内存达到限制，客户端尝试执行的命令（大部分的写入指令，但DEL和几个例外）
• allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU）（适用所有缓存数据，不管是否设置过期时间）
• volatile-lru: 尝试回收最少使用的键（LRU），（仅限于在过期集合的键）。
• allkeys-random: 随机回收数据（适用所有缓存数据，不管是否设置过期时间）
• volatile-random: 随机回收数据（仅限于在过期集合的键）。
• volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键。

数据库中有 3000w 的数据，而 Redis 中只有 100w 数据，如何保证 Redis 中存放的都是热点数据

这个题你说它的考点是什么？

考的就是淘汰策略呀，同志们，只是方式比较隐晦而已。

我们先指定淘汰策略为 allkeys-lru 或者 volatile-lru，然后再计算一下 100w 数据大概占用多少内存，根据算出来的内存，限定 Redis 占用的内存。