面试中问到Redis持久化的原理,本篇在做详细解答
1、可在redis.conf中配置，会以一段时间内达到指定修改的次数为规则来触发快照操作，快照文件名为dump.rdb。每当Redis服务重启的时候都会从该文件中把数据加载到内存中。在60秒内有10000次操作即触发RDB持久化。
2、RDB 持久化机制 ：是对 redis 数据执行周期性的持久化。这种方式就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中，默认的文件名为 dump.rdb。客户端也可以使用save或者bgsave命令通知redis做一次快照持久化。
3、AOF（append only file）持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式。
Redis4.0如何自动清理内存碎片
1、通过在redis.conf配置文件中的选项no-appendfsync-on-rewrite可以设置是否开启重写，这种方式会在每次fsync时都重写，影响服务器性能，因此默认值为no，不推荐使用。 客户端向服务器发送bgrewriteaof命令，也可以让服务器进行AOF重写。
2、redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来。
3、Redis可以用使用 expire 指令设置过期时间，在Redis内部，每当我们设置一个键的过期时间时，Redis就会将该键带上过期时间存放到一个过期字典中。
4、由于Redis的数据都存放在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。
5、LRU （less recently used）是Redis唯一支持的回收算法，当缓存占用的内存空间达到设置的最大空间时，会自动驱逐老的数据。
6、直接删除掉这个Key；主动删除（定期删除）：Redis会定期巡检，来清理过期Key；当内存达到maxmemory配置时候，会触发Key的删除操作；另外，还有一种基于触发器的删除策略，因为对Redis压力太大，一般没人使用。
Redis过期键删除策略和内存淘汰策略
1、那对于过期数据，一般有三种方式进行处理：Redis的过期删除策略： 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类，对于key过期，需要得到通知，做业务处理的，可以做此监听。
2、（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除 所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的。
3、然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰。
4、每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合，淘汰掉最旧的一个，然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用。redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿。
5、//redis2 return 101； redis3 return 1； redis对过期键采用了lazy expiration：在访问key的时候判定key是否过期，如果过期，则进行过期处理。
Redis过期删除策略和内存淘汰策略
1、redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来。
2、（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除 所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的。
3、那对于过期数据，一般有三种方式进行处理：Redis的过期删除策略： 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类，对于key过期，需要得到通知，做业务处理的，可以做此监听。
4、每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合，淘汰掉最旧的一个，然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用。redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿。
5、redis 过期策略是： 定期删除+惰性删除 。所谓定期删除，指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。
6、值得一提的是，设置expire会消耗额外的内存，所以 使用allkey-lru可以更高效地使用内存 ，因为这样使用的时候不需要设置过期时间。Redis使用的并不是完全LRU算法，而是近似LRU算法。
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