Java研发面试题集：Redis的数据消除策略有哪些？如何进行内存优化？

7。 Redis

1。 Redis有哪些数据消除策略？

• noeviction：当达到内存限制并且客户端尝试执行会导致使用更多内存的命令时，返回错误。
• allkeys-lru：尝试回收最少使用的键（LRU），为新添加的数据腾出空间。
• volatile-lru：尝试回收最少使用的密钥（LRU），但仅回收过期集中的密钥，以便为新添加的数据腾出空间。
• allkeys-random：回收随机密钥，为新添加的数据腾出空间。
• volatile-random：回收随机密钥，为新添加的数据腾出空间，但仅限于过期集中的密钥。
• volatile-ttl：回收过期集中的密钥，并优先考虑生存时间 (TTL) 较短的密钥，以腾出空间来存储新添加的数据。

2。为什么Redis需要将所有数据存储在内存中？

Redis为了达到最高的读写速度，将所有数据加载到内存中，并将数据异步写入磁盘。

Redis因此具有高速和数据持久化的特点。如果数据不位于内存中，磁盘I/O速度将严重影响redis的性能。

内存越来越便宜的今天，redis会越来越流行。如果设置了最大使用内存，则当现有数据记录数达到内存限制时，无法插入新值。

3。 Redis如何优化内存？

尽可能使用哈希值。哈希表（即哈希表中存储的数字很小）使用的内存非常少，因此您应该尽可能将数据模型抽象到哈希表中。

例如，如果您的 Web 系统中有一个用户对象，请勿为该用户的名字、姓氏、电子邮件和密码设置单独的密钥。相反，您应该将所有用户信息存储在哈希表中。