Redis的LRU缓存淘汰算法实现
在实现LRU算法过程中，无非两种操作，查找和修改，使用散列数组实现查找时间复杂度为O(1)，使用双向链表实现修改复杂度为O(1)，并且双向链表还可以维护访问顺序，所以使用这种方式，可以达到O(1)。
当要缓存某个数据的时候，先在链表中查找这个数据。如果没有找到，则直接将数据放到链表的尾部；如果找到了，我们就把它移动到链表的尾部，然后淘汰头部数据。
Redis 内存淘汰机制有以下几种策略：noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。（Redis 默认策略）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。
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。
譬如，在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点，每一个服务点分配 5G 的内存大小，减少内存紧张的情况，由此获取更为稳健的服务。
由于LRU算法需要消耗大量的额外内存，redis采用一种近似的LRU算法。它给每个 key 增加了一个额外的小字段（24bit），也就是最后一次被访问的时间戳。
谈谈redis,memcache,mongodb的区别和具体应用场景
1、二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。
2、Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。
3、Redis跟memcache不同的是，储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失。
4、事务性系统适用场景：Redis 最佳应用场景：适用于数据变化快且数据库大小可遇见（适合内存容量）的应用程序。
5、mongodb实现语言是 C++ ，协议是BSON、自定义二进制 而redis实现语言是 C/C++，协议是类Telnet。
redis数据缓存在哪里
1、所有数据基本上都存在于内存当中， 会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中. 由于redis是一个内存数据库， 所以读取写入的速度是非常快的， 所以经常被用来做数据， 页面等的缓存。
2、首先找到redis的安装目录，如下图测试环境目录，进入到/opt/install/redis-19/src，如下图所示。需要注意，一般情况下是在redis的安装目录下，有时也会在bin目录下，如下图所示。
3、），Redis数据都是缓存在计算机内存中并且它会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，实现数据的持久化。
4、Redis 是由意大利人Salvatore Sanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。
5、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
6、，redis中的数据可以设置过期时间expire，如果这个数据在一定时间内没有被延长这个时间，那个一定时间之后这个数据就会从redis清除。所以，redis只是用来缓存数据库中经常被访问的数据，可以增加访问速度和并发量。
redis缓存机制一般会影响软件的哪些功能?
具体影响取决于您的网站如何处理缓存丢失的情况。如果您的网站在尝试从缓存中获取数据时，发现该数据不存在，则可能需要从数据库中重新查询数据并将其存储到 Redis 缓存中。这可能会增加一些延迟，但不会导致网站崩溃。
推荐一个客户端软件 Redis Desktop Manager ，它是 redis 的客户端界面软件，方便面我们学习的时候 清理缓存 使用，生产慎连。
当AOF持久化功能处于开启状态时，服务器每执行完一个命令就会将命令以协议格式追加写入redisServer结构体的aof_buf缓冲区。而在服务重启的时候会把AOF文件加载到缓冲区中。
缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以加速数据的获取，提升系统的响应性能。
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