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Redis：缓存被我写满了，该怎么办？

Redis


Redis：缓存被我写满了，该怎么办？

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介绍
Redis：缓存被我写满了，该怎么办？

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redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降 。所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小 。
当实际使用的内存超过maxmemoey后，Redis提供了如下几种可选策略 。
noeviction：写请求返回错误
volatile-lru：使用lru算法删除设置了过期时间的键值对 volatile-lfu：使用lfu算法删除设置了过期时间的键值对 volatile-random：在设置了过期时间的键值对中随机进行删除 volatile-ttl：根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除
allkeys-lru：在所有键值对中，使用lru算法进行删除 allkeys-lfu：在所有键值对中，使用lfu算法进行删除 allkeys-random：所有键值对中随机删除
我们来详细了解一下lru和lfu算法，这是2个常见的缓存淘汰算法 。「因为计算机缓存的容量是有限的，所以我们要删除那些没用的数据，而这两种算法的区别就是判定没用的纬度不一样 。」
LRU算法「lru（Least recently used，最近最少使用）算法，即最近访问的数据，后续很大概率还会被访问到，即是有用的 。而长时间未被访问的数据，应该被淘汰」
lru算法中数据会被放到一个链表中，链表的头节点为最近被访问的数据，链表的尾节点为长时间没有被访问的数据
Redis：缓存被我写满了，该怎么办？

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「lru算法的核心实现就是哈希表加双向链表」 。链表可以用来维护访问元素的顺序，而hash表可以帮我们在O(1)时间复杂度下访问到元素 。
「至于为什么是双向链表呢」？主要是要删除元素，所以要获取前继节点 。数据结构图示如下
Redis：缓存被我写满了，该怎么办？

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使用双向链表+HashMap双向链表节点定义如下
public class ListNode<K, V> {    K key;    V value;    ListNode pre;    ListNode next;    public ListNode() {}    public ListNode(K key, V value) {        this.key = key;        this.value = value;    }}封装双向链表的常用操作
public class DoubleList {    private ListNode head;    private ListNode tail;    public DoubleList() {        head = new ListNode();        tail = new ListNode();        head.next = tail;        tail.pre = head;    }    public void remove(ListNode node) {        node.pre.next = node.next;        node.next.pre = node.pre;    }    public void addLast(ListNode node) {        node.pre = tail.pre;        tail.pre = node;        node.pre.next = node;        node.next = tail;    }    public ListNode removeFirst() {        if (head.next == tail) {            return null;        }        ListNode first = head.next;        remove(first);        return first;    }}封装一个缓存类，提供最基本的get和put方法 。「需要注意，这两种基本的方法都涉及到对两种数据结构的修改」 。
public class MyLruCache<K, V> {    private int capacity;    private DoubleList doubleList;    private Map<K, ListNode> map;    public MyLruCache(int capacity) {        this.capacity = capacity;        map = new HashMap<>();        doubleList = new DoubleList();    }    public V get(Object key) {        ListNode<K, V> node = map.get(key);        if (node == null) {            return null;        }        // 先删除该节点，再接到尾部        doubleList.remove(node);        doubleList.addLast(node);        return node.value;    }    public void put(K key, V value) {        // 直接调用这边的get方法，如果存在，它会在get内部被移动到尾巴，不用再移动一遍,直接修改值即可        if ((get(key)) != null) {            map.get(key).value = value;            return;        }        // 如果超出容量，把头去掉        if (map.size() == capacity) {            ListNode listNode = doubleList.removeFirst();            map.remove(listNode.key);        }        // 若不存在，new一个出来        ListNode node = new ListNode(key, value);        map.put(key, node);        doubleList.addLast(node);    }}


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