redis缓存满了的话会发生什么？

线上问题

未及时加监控，导致线上redis被逐出，业务有损

示例：
一个key临时存储在redis等缓存中，如果该key在一段时间内有很大作用
比如一次业务请求，上游服务写入一个value，时长1小时，下游服务需要在1小时内读取它，并完成核心逻辑
如果被逐出后，导致下游拿不到数据，使得此次请求带来也业务问题

解决方法

redis 80%容量时添加监控，及时告警，及时进行业务处理。

学习文档

https://juejin.cn/post/6921884079830859789
在这里插入图片描述

影响

内存数据库，当其使用的内存超过物理内存限制后，内存和磁盘产生频繁的数据交换
导致Redis性能急剧下降

策略

通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小。
当实际使用内存超过maxmemoey后，Redis提供了如下几种可选策略。

noeviction：（不驱逐，eviction表示驱逐）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

附录

LRU - Least Recently Used

最近最少使用
最近访问的数据，后续很大概率还会被访问到
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

LRU算法的核心实现是哈希表+双向链表
链表用来维护访问元素的顺序，哈希表可以在O(1)时间复杂度下进行元素访问

为什么是双向链表呢？
删除元素的话，需要获取前继节点

LFU - Least Frequently Used

LRU算法有一个问题，当一个长时间不被访问的key，偶尔被访问一下后，可能会造成一个比该key访问更频繁的key被淘汰。
LRU算法对key的冷热程度判断不准确。

最不经常使用
按照访问频率来判断key的冷热程度，每次删除的是一段时间内访问频率较低的数据，比LRU算法更准确

如何设计？

需要存储k-v的map：keyToVal
需要存储某个k的访问频次的map：keyToFreq
需要存储当前系统最小的访问频次：minFreq
当缓存满时有数据k2需要插入，需要先O1寻找访问频次最低且插入最早的k1，然后删除它，接着O1更新k2的访问频次
某个访问频次的k可能不止一个，有多个，如何O1找到这些k，用访问频次-集合的存储：freqTokeys
如何从找到的集合中O1找到插入最早的k1，用双向链表，表头作为该频次中插入最早的元素。
最终选择既有O1找到集合的map+O1找到插入最早的k1 -> HashMap<Integer, LinkedHashSet>

LinkedHashSet类，链表和集合的结合体
链表不能快速删除元素，但是能保证插入顺序
集合内部元素无序，但是能快速删除元素（O(lgN)）
LinkedHashSet是一种在迭代其元素时可以返回它们被插入的顺序的set（集合类型）
也就是说，它可以保证元素的插入与访问顺序。

private HashMap<K, V> keyToVal; // HashMap
private HashMap<K, Integer> keyToFreq; // HashMap
private int minFreq;
private int capacity;
private HashMap<Integer, LinkedHashSet<K>> freqTokeys;

public class LfuCache<K, V> {private HashMap<K, V> keyToVal;private HashMap<K, Integer> keyToFreq;private HashMap<Integer, LinkedHashSet<K>> freqTokeys;private int minFreq;private int capacity;public LfuCache(int capacity) {keyToVal = new HashMap<>();keyToFreq = new HashMap<>();freqTokeys = new HashMap<>();this.capacity = capacity;this.minFreq = 0;}public V get(K key) {V v = keyToVal.get(key);if (v == null) {return null;}// 如果k存在，则增加访问频次increaseFrey(key);return v;}public void put(K key, V value) {// get方法里面会增加频次if (get(key) != null) {// 重新设置值keyToVal.put(key, value);return;}// 超出容量，删除频率最低的key 【逐出策略】if (keyToVal.size() >= capacity) {removeMinFreqKey();}// 能进入到这里说明：最小访问频次一定是1// k-v插入keyToVal.put(key, value);// k-访问频次插入keyToFreq.put(key, 1);// freqTokeys中，key对应的value存在，返回存在的key；不存在，添加key和value// 不存在则创建一个新的LinkedHashSet并插入freqTokeys.putIfAbsent(1, new LinkedHashSet<>());// 访问频次为1的集合中，有序插入当前keyfreqTokeys.get(1).add(key);// 系统最小访问频次一定是1this.minFreq = 1;}// 【逐出策略】// 删除出现频率最低且插入最早的keyprivate void removeMinFreqKey() {// 找到最小访问频次对应的 LinkedHashSet<K> 集合&列表LinkedHashSet<K> keyList = freqTokeys.get(minFreq);// 获取keyList中的第一个元素// iterator()方法返回一个在一系列元素上进行迭代的迭代器// next()方法获取迭代器当前位置的下一个元素K deleteKey = keyList.iterator().next();// 从 keyList 中删除链表第一个节点，如果keyList中只有一个元素，则将整个keyList删除keyList.remove(deleteKey);if (keyList.isEmpty()) {// 这里删除元素后不需要重新设置minFreq，因为put方法执行完会将minFreq设置为1freqTokeys.remove(keyList);}// k-v中逐出keyToVal.remove(deleteKey);// k-访问频次中逐出keyToFreq.remove(deleteKey);}// 增加频率private void increaseFrey(K key) {// 获取当前key的访问频次int freq = keyToFreq.get(key);// 当前key的访问频次+1keyToFreq.put(key, freq + 1);// 当前访问频次中维护的key集合中，删除当前keyfreqTokeys.get(freq).remove(key);// 当前访问频次+1中维护的key集合中，插入当前key（如果LinkedHashSet不存在，则先new一个）freqTokeys.putIfAbsent(freq + 1, new LinkedHashSet<>());freqTokeys.get(freq + 1).add(key);// 当前访问频次中维护的key集合为空，则remove掉该LinkedHashSetif (freqTokeys.get(freq).isEmpty()) {freqTokeys.remove(freq);// remove掉该LinkedHashSet，代表系统中最小的访问频次为 this.minFreq++if (freq == this.minFreq) {this.minFreq++;}}}
}