一、redis緩存數據，內存占滿，怎么解決

（1）默認情況下，redis在使用的內存空間超過maxmemory值時，并不會淘汰數據，也就是設置的noeviction策略。對應到redis緩存，也就是值，一旦緩存被寫滿了，再有寫請求到來時，redis不會提供服務，而是直接返回錯誤。（因此不推薦使用）

（2）對于 volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru 和 volatile-lfu這四種淘汰策略，它們篩選的候選數據范圍，被限制在已經設置了過期時間的鍵值對上。也正是因為如此，即使緩存沒有寫滿，這些數據如果過期了，也會被刪除。

volatile-ttl 在篩選時，會針對設置了過期時間的鍵值對，根據過期時間的先后進行刪除，越早過期的越先被刪除。volatile-random 就像它的名稱一樣，在設置了過期時間的鍵值對中，進行隨機刪除。volatile-lru 會使用 LRU 算法篩選設置了過期時間的鍵值對。volatile-lfu 會使用 LFU 算法選擇設置了過期時間的鍵值對。（LFU算法會在LRU算法的基礎上，同時考慮數據的訪問時效性和數據的訪問次數）

（3）對于allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu這三種淘汰策略的備選淘汰數據范圍，擴大到了所有鍵值對，無論這些鍵值對是否設置了過期時間。

allkeys-random 策略，從所有鍵值對中隨機選擇并刪除數據；allkeys-lru 策略，使用 LRU 算法在所有數據中進行篩選。allkeys-lfu 策略，使用 LFU 算法在所有數據中進行篩選

也就是說，如果一個鍵值對被刪除策略選中了，即使它的過期時間還沒到，也需要被刪除。當然，如果它的過期時間到了但未被策略選中，同樣也會被刪除。

怎么使用呢？

優先使用allkeys-lru策略。這樣，可以充分利用LRU算法的優勢，把最近最常訪問的數據留在緩存中，提升應用的訪問性能。如果你的業務數據中有明顯的冷熱數據的區分，建議使用allkeys-lru策略如果業務應用中的數據訪問頻率不大，沒有明顯的冷熱數據區分，建議使用allkeys-random策略，隨機淘汰數據即可如果業務有置頂的需求，比如置頂新聞、置頂視頻，那么，可以使用 volatile-lru策略，同時不給這些置頂數據設置過期時間。這樣一來，這些需要置頂的數據一直不會被刪除，而其他數據會在過期時根據 LRU 規則進行篩選。

LRU算法

LRU 算法的全稱是 Least Recently Used，從名字上就可以看出，這是按照最近最少使用的原則來篩選數據，最不常用的數據會被篩選出來，而最近頻繁使用的數據會留在緩存中。

那具體是怎么篩選的呢？ LRU會把所有的數據組織成一個鏈表，鏈表的頭和尾分別表示MRU端和LRU段，分別代表最近最常使用的數據和最近最不常用的數據。

我們現在有數據 6、3、9、20、5。如果數據 20 和 3 被先后訪問，它們都會從現有的鏈表位置移到 MRU 端，而鏈表中在它們之前的數據則相應地往后移一位。因為，LRU 算法選擇刪除數據時，都是從 LRU 端開始，所以把剛剛被訪問的數據移到 MRU 端，就可以讓它們盡可能地留在緩存中。如果有一個新數據 15 要被寫入緩存，但此時已經沒有緩存空間了，也就是鏈表沒有空余位置了，那么，LRU 算法做兩件事：數據 15 是剛被訪問的，所以它會被放到 MRU 端；算法把 LRU 端的數據 5 從緩存中刪除，相應的鏈表中就沒有數據 5 的記錄了。

其實，LRU 算法背后的想法非常樸素：它認為剛剛被訪問的數據，肯定還會被再次訪問，所以就把它放在 MRU 端；長久不訪問的數據，肯定就不會再被訪問了，所以就讓它逐漸后移到 LRU 端，在緩存滿時，就優先刪除它。

不過，LRU算法在實際實現時，需要用鏈表管理所有的緩存數據，這會帶來額外的空間開銷。而且，當有數據被訪問時，需要在鏈表上把該數據移動到MRU端，如果有大量數據被訪問，就會帶來很多鏈表移動操作，會很耗時，進而降低redis緩存性能。

所以，在redis中，LRU算法被做了簡化，以減輕淘汰數據對緩存性能的影響。

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二、實例（instance）是什么

一組Oracle 后臺進程/線程以及一個共享內存區，這些內存由同一個計算機上運行的線程/進程所共享。這里可以維護易失的、非持久性內容（有些可以刷新輸出到磁盤）。就算沒有磁盤存儲，數據庫實例也能存在。也許實例不能算是世界上最有用的事物，不過你完全可以把它想成是最有用的事物，這有助于對實例和數據庫劃清界線。