内存淘汰机制

内存淘汰机制
Redis 内存淘汰机制有以下几个：
noeviction: 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了。
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）。
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的 key 给干掉啊。
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 key（这个一般不太合适）。
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 key。
volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 key 优先移除。

默认就是如果满的话就拒绝抛异常，正常一般用LFU和LRU二种。LFU是基于梯形数组，每个数组上面就挂了一个Counter，Counter是用来统计它的服务次数的，通过访问次数来进行升级，LFU的LRU字段里面高16位存储一个分钟数级别的时间戳，低8位存储的是一个Counter访问计数。和LRU相比，LFU避免了LRU基于最近一段时间的访问没有访问数据，突然访问变成热点数据，导致内存淘汰，没有真正意义上达到冷数据的淘汰。
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）

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。

Redis与数据库的数据一致性
关于redis与数据库的数据一致性，业界使用最多的是数据同步问题（双删策略）

双删策略
先更新数据库，再更新缓存；

同时有请求A和请求B进行更新操作，那么会出现：

线程A更新了数据库；
线程B更新了数据库；
线程B更新了缓存；
线程A更新了缓存；
缺点

这就出现请求A更新缓存应该比请求B更新缓存早才对，但是因为网络等原因，B却比A更早更新了缓存。这就导致了脏数据，因此不考虑！
如果你是一个写数据库场景比较多，而读数据场景比较少的业务需求，采用这种方案就会导致，数据压根还没读到，缓存就被频繁的更新，浪费性能。
如果你写入数据库的值，并不是直接写入缓存的，而是要经过一系列复杂的计算再写入缓存。那么，每次写入数据库后，都再次计算写入缓存的值，无疑是浪费性能的。显然，删除缓存更为适合。

先删除缓存，再更新数据库；

同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。那么会出现如下情形:
（1）请求A进行写操作，删除缓存；
（2）请求B查询发现缓存不存在；
（3）请求B去数据库查询得到旧值；
（4）请求B将旧值写入缓存；
（5）请求A将新值写入数据库；

导致数据不一致的情形出现，如果不采用给缓存设置过期时间策略，该数据永远都是脏数据。

延时双删策略
解决方案：延时双删策略

（1）先淘汰缓存；
（2）再写数据库（这两步和原来一样）；
（3）休眠1秒，再次淘汰缓存；

这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除！这个一秒如何得出来的呢？评估自己的项目的读数据业务逻辑的耗时，在读数据业务逻辑的耗时基础上，加几百ms即可，确保读请求结束，写请求可以删除读请求造成的缓存脏数据。

MySQL的读写分离架构中

一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。

（1）请求A进行写操作，删除缓存；
（2）请求A将数据写入数据库了；
（3）请求B查询缓存发现，缓存没有值；
（4）请求B去从库查询，这时，还没有完成主从同步，因此查询到的是旧值；
（5）请求B将旧值写入缓存；
（6）数据库完成主从同步，从库变为新值； 导致数据不一致，解决方案使用双删延时策略。只是，睡眠时间修改为在主从同步的延时时间基础上，加几百ms。

采用这种同步淘汰策略，吞吐量降低怎么办？ ok，那就将第二次删除作为异步的。自己起一个线程，异步删除。这样，写的请求就不用沉睡一段时间后了，再返回。这么做，加大吞吐量。

异步延时删除策略
先更新数据库，再删除缓存； 一个请求A做查询操作，一个请求B做更新操作，那么会有如下情形产生：

（1）缓存刚好失效；
（2）请求A查询数据库，得一个旧值；
（3）请求B将新值写入数据库；
（4）请求B删除缓存；
（5）请求A将查到的旧值写入缓存；

问题：会发生脏数据，但是几率不大，因为步骤（3）的写数据库操作比步骤（2）的读数据库操作耗时更短，才有可能使得步骤（4）先于步骤（5）。可是，大家想想，数据库的读操作的速度远快于写操作的（不然做读写分离干嘛，做读写分离的意义就是因为读操作比较快，耗资源少），因此步骤（3）耗时比步骤（2）更短，这一情形很难出现。

如何解决脏数据呢？给缓存设有效时间是一种方案。其次，采用策略2（先删除缓存，再更新数据库）里给出的异步延时删除策略，保证读请求完成以后，再进行删除操作。

第二次删除，如果删除失败怎么办？ 这是个非常好的问题，因为第二次删除失败，就会出现如下情形。还是有两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作，为了方便，假设是单库： （1）请求A进行写操作，删除缓存； （2）请求B查询发现缓存不存在； （3）请求B去数据库查询得到旧值； （4）请求B将旧值写入缓存； （5）请求A将新值写入数据库； （6）请求A试图去删除请求B写入对缓存值，结果失败了；ok,这也就是说。如果第二次删除缓存失败，会再次出现缓存和数据库不一致的问题。