一、过期时间设置:

127.0.0.1:6379> expire key seconds //设置键的过期时间为多少秒
127.0.0.1:6379> setex key seconds value  

注意一下哟

  • 除了字符串自己独有设置过期时间的方法外,其他方法都需要依靠 expire 方法来设置时间
  • 如果没有设置时间,那键是永不过期的,一直留在内存中
  • 如果设置了过期时间,之后又想让缓存永不过期,使用  persist key

二、Redis 所有的数据结构都可以设置过期时间,时间一到,就会自动删除。你可以想象 Redis 内部有一个死神,时刻盯着所有设置了过期时间的 key,寿命一到就会立即收割。Redis的过期键的过期时间都是保存在过期字典中,过期键的删除策略有三种,分别是定时删除、惰性删除和定期删除。redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中,以后会定时遍历这个字典来删除到期的 key。除了定时遍历之外,它还会使用惰性策略来删除过期的 key,所谓惰性策略就是在客户端访问这个 key 的时候,redis 对 key 的过期时间进行检查,如果过期了就立即删除。定时删除是集中处理,惰性删除是零散处理。

定时删除

定时删除策略,是指在设置键的过期时间的同时,创建一个定时器,让定时器在键的过期时间到的时候,立即执行对键的删除操作。

定时删除策略的优点:

  对内存友好,通过定时器可以保证过期键能尽可能快地被删除,并释放过期键占用的空间。

定时删除策略的缺点

  1.对CPU不友好。在过期键较多的情况下,删除过期键可能会占用相当一部分的CPU执行时间。在内存不紧张而CPU紧张的情况下,将CPU资源用在删除和当前任务无关的过期键上,无疑也会对服务器的响应时间和吞吐量造成影响。

  2.创建定时器需要Redis服务器中的时间事件,而现在时间事件的实现方式是无序链表,查找一个事件的事件复杂度为O(N),并不能高效地处理大量时间事件。

惰性删除

惰性删除策略,是指放任键过期不管,每次从键空间获取键的时候才去检查取得的键是否过期,如果过期的话,就删除该键,如果不过期,就返回该键。

惰性删除策略的优点

  对CPU友好,程序只在取出键时才对键进行过期检查,删除的目标进行预当前处理的键。

惰性删除策略的缺点

  惰性删除策略对内存不友好,当数据库中有大量的过期键,而这些键又没有被访问到,那么它们可能因为永远都不会被进行过期检查而被删除。

定期删除

定期删除策略,是指每隔一段时间,程序就会对数据库进行一次检查,删除里面的过期键。至于删除多少过期键,以及检查多少数据库,都由算法来决定。

定期删除策略的难点

  1.如果删除操作太频繁,或者执行时间过长,定期删除策略就会退化成定时删除策略。

  2.如果删除操作执行得太少,或者执行时间太短,定期删除策略又会和惰性删除策略一样,出现内存浪费的现象。

 

Redis 过期策略实际使用的是惰性删除+定期删除两种策略的一个配合使用。

三、AOF 和 RDB对过期键的处理

1、RDB对过期key的处理

过期key对RDB没有任何影响

  • 从内存数据库持久化数据到RDB文件

    • 持久化key之前,会检查是否过期,过期的key不进入RDB文件
  • 从RDB文件恢复数据到内存数据库
    • 数据载入数据库之前,会对key先进行过期检查,如果过期,不导入数据库(主库情况)

2、AOF对过期key的处理

过期key对AOF没有任何影响

  • 从内存数据库持久化数据到AOF文件:

    • 当key过期后,还没有被删除,此时进行执行持久化操作(该key是不会进入aof文件的,因为没有发生修改命令)
    • 当key过期后,在发生删除操作时,程序会向aof文件追加一条del命令(在将来的以aof文件恢复数据的时候该过期的键就会被删掉)
  • AOF重写
    • 重写时,会先判断key是否过期,已过期的key不会重写到aof文件

三、Redis中的内存淘汰机制:

内存淘汰机制 redis.conf 中配置:

# maxmemory-policy noeviction 
参数 描述
volatile-lru                  从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
 volatile-lfu  从已设置过期时间的数据集中挑选最不经常使用的数据淘汰
 volatile-ttl  从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰
 volatile-random  从已设置过期时间的数据集中挑选任意数据淘汰
 allkeys-lru  当内存不足写入新数据时淘汰最近最少使用的Key
 allkeys-random  当内存不足写入新数据时随机选择key淘汰
 allkeys-lfu  当内存不足写入新数据时移除最不经常使用的Key
 no-eviction  当内存不足写入新数据时,写入操作会报错,同时不删除数据
  • volatile 为前缀的策略都是从已过期的数据集中进行淘汰。
  • allkeys 为前缀的策略都是面向所有key进行淘汰。
  • LRU (least recently used)最近最少用到的。
  • LFU (Least Frequently Used)最不常用的。
  • 它们的触发条件都是 Redis 使用的内存达到阈值时。

1、手写LRU缓存

public class LRUCache {

    private Map<Integer, Integer> map;
private final int capacity; public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
//定义了迭代顺序(true)
map = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(capacity,0.75f,true){
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
//当map中的数据量大于指定的缓存个数的时候,就自动删除最老的数据
return size() > capacity;
}
};
} public int get(int key) {
return map.getOrDefault(key, -1);
} public void put(int key, int value) {
map.put(key, value);
} } 

对于 LinkedHashMap 而言:

public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V>

底层使用哈希表与双向链表来保存所有元素。

LinkedHashMap 中的 Entry 集成与 HashMap 的 Entry,但是其增加了 before 和 after 的引用,指的是上一个元素和下一个元素的引用

static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
} 

初始化:

在 LinkedHashMap 的构造方法中,实际调用了父类 HashMap 的相关构造方法来构造一个底层存放的 table 数组,但额外可以增加 accessOrder 这个参数,如果不设置,默认为 false,代表按照插入顺序进行迭代;当然可以显式设置为 true,代表以访问顺序进行迭代。

public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}

2.手写 LFU 算法

public class LFUCache<K,V> {

    private Map<K, LinkNode> cache ;
private Map<Integer, DoubleLinkList<K,V>> freq ;
private int maxSize;
private int size; public LFUCache(int maxSize) {
this.maxSize = maxSize;
this.cache = new HashMap<>(maxSize*4/3);
this.freq = new HashMap<>();
} public V get(K key){
LinkNode node = cache.get(key);
if(node==null){
return null;
}
changeNodeFreq(node);
return (V) node.value;
} private void changeNodeFreq(LinkNode node) {
freq.get(node.freq).remove(node);
node.freq = node.freq + 1;
if (!freq.containsKey(node.freq)) {
freq.put(node.freq, new DoubleLinkList<>());
}
freq.get(node.freq).addNodeToTail(node);
} public void put(K key,V value){ LinkNode node = cache.get(key); if(node!=null){
node.value = value;
changeNodeFreq(node);
return;
} if(node==null){
node = new LinkNode(key,value);
cache.put(key,node);
if(!freq.containsKey(node.freq)){
freq.put(node.freq,new DoubleLinkList<>());
}
freq.get(node.freq).addNodeToTail(node);
size++;
if(size>maxSize){
int minFreq = getMinFreq();
LinkNode remove = freq.get(minFreq).removeFromHead();
cache.remove(remove.key);
size--;
}
return;
} } public int getMinFreq(){
int min = Integer.MAX_VALUE;
for (Map.Entry<Integer, DoubleLinkList<K, V>> entry : freq.entrySet()) {
Integer freq = entry.getKey();
min = freq<min ? freq : min;
if(min==1){
break;
}
}
return min;
} public static void main(String[] args) {
LFUCache<String,String> lfuCache = new LFUCache<>(4); lfuCache.put("1","1");
lfuCache.put("2","2");
lfuCache.put("3","3");
lfuCache.put("4","4"); lfuCache.get("1");
lfuCache.get("2"); lfuCache.put("5","5"); System.out.println(lfuCache.get("3"));
}
}

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