Redis內存淘汰策略

為什么要有淘汰策略？

答：將Redis用作緩存時，Redis數據存在內存中，如果內存空間用滿，就會自動驅逐老的數據。

redis配置文件：可以配置redis存放數據的閾值（例如：100mb），再配置淘汰策略。

六種淘汰策略

• noeviction：當內存使用達到閾值的時候，所有引起申請內存的命令會報錯。
• allkeys-lru：在主鍵空間中，優先移除最近未使用的key。(推薦)
• volatile-lru：在設置了過期時間的鍵空間中，優先移除最近未使用的key。
• allkeys-random：在主鍵空間中，隨機移除某個key。
• volatile-random：在設置了過期時間的鍵空間中，隨機移除某個key。
• volatile-ttl：在設置了過期時間的鍵空間中，具有更早過期時間的key優先移除。

如何配置淘汰策略？

在redis.conf文件中， 設置Redis 內存大小的限制，我們可以設置maxmemory ，當數據達到限定大小后，會選擇配置的策略淘汰數據。

比如：maxmemory 300mb。

通過配置 maxmemory-policy 設置Redis的淘汰策略。比如：maxmemory-policy volatile-lru

Redis中的自動過期機制

首先需要配置redis配置文件，開啟 key 失效監聽。

當key失效時，可以執行我們的客戶端回調監聽的方法。

需要在Redis中配置：notify-keyspace-events “Ex”

代碼在之前的基礎上增加：Springboot整合key失效監聽

RedisListenerConfig 配置類

@Configuration
public class RedisListenerConfig {
    @Bean
    RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        return container;
    }
}

監聽 key 的類

@Component
public class RedisKeyExpirationListener extends KeyExpirationEventMessageListener {
    public RedisKeyExpirationListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) {
        super(listenerContainer);
    }
    @Override
    public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
        String expiraKey = message.toString();
        System.out.println("失效的key：" + expiraKey);
    }
}

注意：如果是多個springboot項目或者多個 jvm 服務監聽同一個key的話，每一個 jvm 都會監聽到這個key失效并且執行相應的邏輯代碼。

多服務（jvm）監聽Redis key失效通知，如何保證只有一個jvm是執行監聽的代碼？

答：可以使用 zookeeper 的選舉機制，多個服務注冊到zookeeper中，選舉出一個leader，由為 leader 的jvm來執行監聽代碼。

Redis中的事務操作

• Multi 開啟事務
• EXEC 提交事務
• Watch 可以監聽一個或者多個key，在提交事務之前是否有發生了變化 如果發生邊了變化就不會提交事務，沒有發生變化才可以提交事務 版本號碼 樂觀鎖
• Discard 取消提交事務

注意：Redis官方是沒有提供回滾方法，只提供了取消事務。

Redis中本身就是單線程的能夠保證線程安全問題，不需要考慮線程安全問題。

取消事務跟回滾有什么區別呢？為什么redis不支持回滾事務？

Mysql中開啟了事務，對該行數據上行鎖—，Commit 數據可以提交

回滾：對事務取消和行鎖都會撤銷

Redis沒有回滾事務的概念，單純取消事務（不提交事務） 不上鎖

watch和Multi的區別

Watch相當于樂觀鎖，在事務提交之前沒有發生變化才可以提交事務。

Multi 就是開啟事務，操作數據之后可以提交事務或者取消提交事務。