Java面试题（最全、最新）十、Redis

十、Redis

1.什么是Redis
Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许 可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。

Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值 支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。

与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快， 因此 redis 被广泛应用于缓存方向，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能快的Key-Value DB。

另外，Redis 也经常用来做分布式锁。除此之 外，Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。

2.Redis有哪些优缺点
优点

• 读写性能优异， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。
• 支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。
• 支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并 后的原子性执行。
• 数据结构丰富，除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等 数据结构。
• 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。

缺点

• 数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
• Redis 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求 失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
• 主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一 致的问题，降低了系统的可用性。
• Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避 免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的 浪费。

3. 为什么要用 Redis /为什么要用缓存

主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。

高性能：
假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上 读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候 就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如 果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据即可！

高并发：

直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑 把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这 里而不用经过数据库。

4.为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存?
缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例，使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存，主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁 而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。

使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实 例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached 服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。

5. Redis为什么这么快

• 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存 中，类似于 HashMap，HashMap 的优势就是查找和操作的时间复杂度都是 O(1)；
• 数据结构简单，对数据操作也简单，Redis 中的数据结构是专门进行设计 的；
• 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者 多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁 操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
• 使用多路 I/O 复用模型，非阻塞 IO；
• 使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协 议不一样，Redis 直接自己构建了 VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的 话，会浪费一定的时间去移动和请求；

6.Redis有哪些数据类型
Redis主要有5种数据类型，包括String，List，Set，Zset，Hash，满足大部分 的使用要求 数据类型 可以存储 的值 操作 应用场景

7.Redis的应用场景
总结一
计数器

可以对 String 进行自增自减运算，从而实现计数器功能。Redis 这种内存型数 据库的读写性能非常高，很适合存储频繁读写的计数量。

缓存

将热点数据放到内存中，设置内存的大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。

会话缓存

可以使用 Redis 来统一存储多台应用服务器的会话信息。当应用服务器不再存 储用户的会话信息，也就不再具有状态，一个用户可以请求任意一个应用服务 器，从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。

全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。以Magento为例， Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以 快速度加载你曾浏览过的页面。

查找表

例如 DNS 记录就很适合使用 Redis 进行存储。查找表和缓存类似，也是利用了 Redis 快速的查找特性。但是查找表的内容不能失效，而缓存的内容可以失效， 因为缓存不作为可靠的数据来源。

消息队列(发布/订阅功能)

List 是一个双向链表，可以通过 lpush 和 rpop 写入和读取消息。不过好使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件。

分布式锁实现 在分布式场景下，无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可 以使用 Redis 自带的 SETNX 命令实现分布式锁，除此之外，还可以使用官方提 供的 RedLock 分布式锁实现。

其它

Set 可以实现交集、并集等操作，从而实现共同好友等功能。ZSet 可以实现有 序性操作，从而实现排行榜等功能。

总结二
Redis相比其他缓存，有一个非常大的优势，就是支持多种数据类型。

数据类型说明string字符串，简单的k-v存储hashhash格式，value为field和 value，适合ID-Detail这样的场景。list简单的list，顺序列表，支持首位或者末 尾插入数据set无序list，查找速度快，适合交集、并集、差集处理sorted set有 序的set

其实，通过上面的数据类型的特性，基本就能想到合适的应用场景了。

string——适合简单的k-v存储，类似于memcached的存储结构，短信验证 码，配置信息等，就用这种类型来存储。

hash——一般key为ID或者唯一标示，value对应的就是详情了。如商品详情， 个人信息详情，新闻详情等。

list——因为list是有序的，比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省 市区表、字典表等。因为list是有序的，适合根据写入的时间来排序，如：新 的*，消息队列等。

set——可以简单的理解为ID-List的模式，如微博中一个人有哪些好友，set 牛的地方在于，可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如：查找两个人 共同的好友等。

Sorted Set——是set的增强版本，增加了一个score参数，自动会根据score的 值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。 如上所述，虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构，但是，也能适合很 多场景，比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景，不仅 有利于提升开发效率，也能有效利用Redis的性能。

8.什么是Redis持久化？
持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。

9.Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？
Redis 提供两种持久化机制 RDB（默认） 和 AOF 机制:

RDB：是Redis DataBase缩写快照
RDB是Redis默认的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保 存到硬盘中，对应产生的数据文件为dump.rdb。通过配置文件中的save参数来 定义快照的周期。

优点：

• 只有一个文件 dump.rdb，方便持久化。
• 容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。
• 性能大化，fork 子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是 IO 大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何 IO 操作，保证了 redis 的高性能
• 相对于数据集大时，比 AOF 的启动效率更高。

缺点：

• 数据安全性低。RDB 是间隔一段时间进行持久化，如果持久化之间 redis 发 生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候)
• AOF（Append-only file)持久化方式： 是指所有的命令行记录以 redis 命 令请 求协议的格式完全持久化存储)保存为 aof 文件。

AOF：持久化
AOF持久化(即Append Only File持久化)，则是将Redis执行的每次写命令记录 到单独的日志文件中，当重启Redis会重新将持久化的日志中文件恢复数据。 当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复。

优点：

• 数据安全，aof 持久化可以配置 appendfsync 属性，有 always，每进行一 次 命令操作就记录到 aof 文件中一次。
• 通过 append 模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过 redis-checkaof 工具解决数据一致性问题。
• AOF 机制的 rewrite 模式。AOF 文件没被 rewrite 之前（文件过大时会对命 令 进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的 flushall）)

缺点：

• AOF 文件比 RDB 文件大，且恢复速度慢。
• 数据集大的时候，比 rdb 启动效率低。

优缺点是什么？

• AOF文件比RDB更新频率高，优先使用AOF还原数据。
• AOF比RDB更安全也更大
• RDB性能比AOF好
• 如果两个都配了优先加载AOF

10.如何选择合适的持久化方式

• 一般来说， 如果想达到足以媲美PostgreSQL的数据安全性，你应该 同时使用两种持久化功能。在这种情况下，当 Redis 重启的时候会优先载 入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下AOF文件保存的数据集 要比RDB文件保存的数据集要完整。
• 如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失， 那么你可以只使用RDB持久化。
• 有很多用户都只使用AOF持久化，但并不推荐这种方式，因为定时生 成RDB快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据 集的速度也要比AOF恢复的速度要快，除此之外，使用RDB还可以避免 AOF程序的bug。
• 如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不使用任 何持久化方式。

11.Redis持久化数据和缓存怎么做扩容？
如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。

如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-tonodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。

12.Redis的过期键的删除策略
我们都知道，Redis是key-value数据库，我们可以设置Redis中缓存的key的过期时间。Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了，Redis如何处理。

过期策略通常有以下三种：

• 定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
• 惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以 大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
• 定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到 优的平衡效果。

(expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中，key是指向键空间中的某个键的指针，value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。)

Redis中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。

13.Redis key的过期时间和永久有效分别怎么设置？
EXPIRE和PERSIST命令。

14.我们知道通过expire来设置key 的过期时间，那么对过期的数据怎么处理呢?
除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6中策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种：

• 定时去清理过期的缓存；
• 当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。

两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，大家可以根据自己的应用场景来权衡。
15. Redis的内存淘汰策略有哪些？
Redis的内存淘汰策略是指在Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。

全局的键空间选择性移除:

• noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
• allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除近少使用的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。(不建议)
• 设置过期时间的键空间选择性移除:
• 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 近 少使用的key。
• 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。

总结

Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时的需要申请额外空间的数据；过期策略用于处理过期的缓存数据。

16. Redis事务的概念
Redis 事务的本质是通过MULTI、EXEC、WATCH等一组命令的集合。

事务支持一次执行多个命令，一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程，会按照顺序串行化执行队列中的命令，其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

总结：redis事务就是一次性、顺序性、排他性的执行一个队列中的一系列命令。

17.Redis事务的三个阶段
1. 事务开始 MULTI

2. 命令入队

3. 事务执行 EXEC

事务执行过程中，如果服务端收到有EXEC、DISCARD、WATCH、MULTI之外的请求，将会把请求放入队列中排队

18.说说Redis哈希槽的概念？
Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384 个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。

19.Redis集群会有写操作丢失吗？为什么？
Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。

20.Redis集群之间是如何复制的？
异步复制

21.Redis集群最大节点个数是多少？
16384个

22.Redis是单线程的，如何提高多核CPU的利用率？
可以在同一个服务器部署多个Redis的实例，并把他们当作不同的服务器来使用，在某些时候，无论如何一个服务器是不够的， 所以，如果你想使用多个CPU，你可以考虑一下分片（shard）。

23.为什么要做Redis分区？
分区可以让Redis管理更大的内存，Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区，你 多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升，Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。

24.Redis分区有什么缺点？

• 涉及多个key的操作通常不会被支持。例如你不能对两个集合求交集，因为他们可能被存储到不同的Redis实例（实际上这种情况也有办法，但是不能直接使用交集指令）。
• 同时操作多个key,则不能使用Redis事务.
• 分区使用的粒度是key，不能使用一个非常长的排序key存储一个数据集
• 当使用分区的时候，数据处理会非常复杂，例如为了备份你必须从不同的Redis 实例和主机同时收集RDB / AOF文件。
• 分区时动态扩容或缩容可能非常复杂。Redis集群在运行时增加或者删除Redis 节点，能做到 大程度对用户透明地数据再平衡，但其他一些客户端分区或者代理分区方法则不支持这种特性。然而，有一种预分片的技术也可以较好的解决这个问题。

25.什么是 RedLock？
Redis 官方站提出了一种权威的基于 Redis 实现分布式锁的方式名叫 Redlock，此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性：

• 安全特性：互斥访问，即永远只有一个 client 能拿到锁
• 避免死锁： 终 client 都可能拿到锁，不会出现死锁的情况，即使原本锁住某资源的 client crash 了或者出现了网络分区
• 容错性：只要大部分 Redis 节点存活就可以正常提供服务缓存异常缓存雪崩

缓存雪崩是指缓存同一时间大面积的失效，所以，后面的请求都会落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。

解决方案

• 缓存数据的过期时间设置随机，防止同一时间大量数据过期现象发生。
• 一般并发量不是特别多的时候，使用 多的解决方案是加锁排队。
• 给每一个缓存数据增加相应的缓存标记，记录缓存的是否失效，如果缓存标记失效，则更新数据缓存。

26.缓存穿透
缓存穿透是指缓存和数据库中都没有的数据，导致所有的请求都落到数据库上，造成数据库短时间内承受大量请求而崩掉。
解决方案

• 接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id<=0的直接拦截；
• 从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null，缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击
• 采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力附加对于空间的利用到达了一种极致，

27.缓存击穿
缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据（一般是缓存时间到期），这时由于并发用户特别多，同时读缓存没读到数据，又同时去数据库去取数据，引起数据库压力瞬间增大，造成过大压力。和缓存雪崩不同的是，缓存击穿指并发查同一条数据，缓存雪崩是不同数据都过期了，很多数据都查不到从而查数据库。

解决方案
1.设置热点数据永远不过期。
2.加互斥锁，互斥锁缓存预热

缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

解决方案

• 直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作一下；
• 数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；
• 定时刷新缓存；

28.缓存降级
当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。

缓存降级的 终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。

在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：

• 一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；
• 警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95~100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；
• 错误：比如可用率低于90%，或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的 大阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；
• 严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。

服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。

29.热点数据和冷数据
热点数据，缓存才有价值。对于冷数据而言，大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存，不仅占用内存，而且价值不大。频繁修改的数据，看情况考虑使用缓存对于热点数据，比如我们的某IM产品，生日祝福模块，当天的寿星列表，缓存以后可能读取数十万次。

再举个例子，某导航产品，我们将导航信息，缓存以后可能读取数百万次。

数据更新前至少读取两次，缓存才有意义。这个是基本的策略，如果缓存还没有起作用就失效了，那就没有太大价值了。

那存不存在，修改频率很高，但是又不得不考虑缓存的场景呢？

有！比如，这个读取接口对数据库的压力很大，但是又是热点数据，这个时候就需要考虑通过缓存手段，减少数据库的压力，比如我们的某助手产品的，点赞数，收藏数，分享数等是非常典型的热点数据，但是又不断变化，此时就需要将数据同步保存到Redis缓存，减少数据库压力。

30.缓存热点key
缓存中的一个Key(比如一个促销商品)，在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。

解决方案对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询

31.Redis与Memcached的区别
两者都是非关系型内存键值数据库，现在公司一般都是用 Redis 来实现缓存，而且 Redis 自身也越来越强大了！Redis 与 Memcached 主要有以下不同：

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
(2) redis的速度比memcached快很多
(3) redis可以持久化其数据
32.如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性？

33.Redis常见性能问题和解决方案？

• Master 好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化。
• 如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。
• 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master 好在同一个局域网内。
• 尽量避免在压力较大的主库上增加从库
• Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
• 为了Master的稳定性，主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更稳定，即主从关系为：Master<–Slave1<–Slave2<–Slave3…，这样的结构也方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换，也即，如果

Master挂了，可以立马启用Slave1做Master，其他不变。

34.假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？
使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。

对方接着追问：
如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？

这个时候你要回答redis关键的一个特性：

redis是单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。

35.使用Redis做过异步队列吗，是如何实现的？
使用list类型保存数据信息，rpush生产消息，lpop消费消息，当lpop没有消息时，可以sleep一段时间，然后再检查有没有信息，如果不想sleep的话，可以使用blpop, 在没有信息的时候，会一直阻塞，直到信息的到来。

redis可以通过 pub/sub主题订阅模式实现一个生产者，多个消费者，当然也存在一定的缺点，当消费者下线时，生产的消息会丢失。

36.Redis如何实现延时队列
使用sortedset，使用时间戳做score, 消息内容作为key,调用zadd来生产消息，消费者使用zrangbyscore获取n秒之前的数据做轮询处理。
37.Redis回收进程如何工作的？

• 一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。
• Redis检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制， 则根据设定好的策略进行回收。
• 一个新的命令被执行，等等。
• 所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。

如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到一个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。

38.Redis回收使用的是什么算法？
LRU算法