redis热更算法，redis热迁移

Redis内存满了会怎么样?

获取当前内存淘汰策略：通过配置文件设置淘汰策略（修改redis.conf文件）：通过命令修改淘汰策略：近似LRU算法 Redis使用的是近似LRU算法，它跟常规的LRU算法还不太一样。

与RDB 存储某个时刻的快照不同， AOF 持久化方式会记录客户端对服务器的每一次写操作命令，并将这些写操作以 Redis 协议追加保存到以后缀为 aof 文件末尾，在Redis服务器重启时，会加载并运行 aof 文件的命令，以达到恢复数据的目的。

数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。

内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。

- (jianshu.com) 在整合Redis的基础上，在新加监听配置 监听配置类 监听类 将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据。

Redis缓存淘汰策略

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。

noeviction：默认策略，不淘汰数据；大部分写命令都将返回错误（DEL等少数除外）。allkeys-lru：从所有数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰。volatile-lru：从设置了过期时间的数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰 。

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。

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。

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