redis的過時策略都有哪些？內存淘汰機制都有哪些？手寫一下LRU代碼實現？

redis的過時策略都有哪些？

設置過時時間:

　　　　set key 的時候,使用expire time,就是過時時間.指定這個key好比說只能存活一個小時?10分鐘?指定緩存到期就會失效.

　　redis的過時策略的話

　　　　　　按期刪除加惰性刪除

　　　　按期刪除:redis默認是每隔100ms就會隨機抽取一些設置了過時時間的key,檢查其是否過時,若是過時就刪除,

　　　　　　　　假設redis裏放了10萬個key，都設置了過時時間，你每隔幾百毫秒，就檢查10萬個key，那redis基本上就死了，cpu負載會很高的，消耗在你的檢查過時key上了。注意，這裏可不是

　　　　　　　　每隔100ms就遍歷全部的設置過時時間的key，那樣就是一場性能上的災難。實際上redis是每隔100ms隨機抽取一些key來檢查和刪除的。

　　　　惰性刪除:在你獲取某個key的時候，redis會檢查一下 ，這個key若是設置了過時時間那麼是否過時了？若是過時了此時就會刪除，不會給你返回任何東西。

　　　　並非key到時間就被刪除掉，而是你查詢這個key的時候，redis再懶惰的檢查一下

　　　　　　經過上述兩種手段結合起來，保證過時的key必定會被幹掉。

　　　　可是實際上這仍是有問題的，若是按期刪除漏掉了不少過時key，而後你也沒及時去查，也就沒走惰性刪除，此時會怎麼樣？若是大量過時key堆積在內存裏，致使redis內存塊耗盡了，

　　　　　　　　咋整？

內存淘汰機制都有哪些？

　　　　noeviction:當內存不足以容納新數據時,新寫入操做會報錯.這個通常沒人用.

　　　　allkeys-lru:當內存不足以容納新寫入數據時，在鍵空間中，移除最近最少使用的key(無論是否過時)

　　　　allkeys-random：當內存不足以容納新寫入數據時，在鍵空間中，隨機移除某個key，這個通常沒人用吧，爲啥要隨機，確定是把最近最少使用的key給幹掉啊

　　　　volatile-random：當內存不足以容納新寫入數據時，在設置了過時時間的鍵空間中，隨機移除某個key　

　　　　volatile-ttl：當內存不足以容納新寫入數據時，在設置了過時時間的鍵空間中，有更早過時時間的key優先移除

手寫一下LRU代碼實現？

public class LURCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {
    private final int CACHE_SIZEL;
    //這裏就是傳遞進行最多能緩存多少數據
    public LURCache(int cacheSize){
        //這裏就是設置一個hashmap的初始大小,
        // 同時最後一個true指的是讓linkedhashmap按照訪問順序來進行排序,最近訪問的放在頭,最老訪問的放在尾
        super((int)Math.ceil(cacheSize/0.75)+1,0.75f,true);
        CACHE_SIZEL=cacheSize;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        //這個意思就是說當map中的數據量大於指定的緩存個數的時候,就自動刪除最老的數據.
        return size()>CACHE_SIZEL;
    }
}