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redis淘汰策略会删除磁盘上的key吗 rediskey淘汰原理

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Redis过期键删除策略和内存淘汰策略那对于过期数据，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 。
（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 。
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 。
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 。
定期删除在一定程度上是一种合理有效的过期键删除策略，但是由于其在执行时长和执行频度的局限性，必须要有另一种机制（策略）确保内存能够获得回收，因此 ， 就需要引入内存淘汰策略 。
Redis早期的主从架构原理分析,早期如何实现读写分离的?1、读写分离： 可以用于实现读写分离，主库写、从库读 ， 读写分离不仅可以提高服务器的负载能力，同时可根据需求的变化，改变从库的数量 。
2、主从复制可以将写操作集中在主节点，仅让从节点负责读取数据，从而实现读写分离，并提高Redis集群的性能 。
3、利用主从复制，可以实现读写分离、数据备份等功能 。但如果主库宕机后，需要运维人员手动地将一个从库提升为新主库 ， 并将其他从库slaveof新主库，以此来实现故障恢复 。
4、针对完整的重同步的缺陷 ， Redis提供了部分的重同步功能 。
5、传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限 ， 但是从节点只有读的权限 。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题 。
关于存储媒体的介绍?1、存储媒体（Storage Medium）：储存媒体指用于储存表示媒体的物理介质，如硬盘、软盘、光盘和胶卷等 。
2、媒体储存一般是手机里最耗电的程序 。媒体音译为媒介，意为两者之间 。媒体是指传播信息的媒介 。它是指人借助用来传递信息与获取信息的工具、渠道、载体、中介物或技术手段 。
3、多媒体信息是由多种类型的数据组成的信息 。它可以包含各种形式的数据，如文本、图像、音频和视频 。在计算机中 ， 这些不同类型的数据以不同的方式进行存储和处理 。对于文本数据，计算机通常使用字符编码将其存储为数字序列 。
4、简单一点的：DVD可以在没有网络的前提下使用，携带方便 ， 不受网络约束 。缺点是存储空间受限，不易保护 。一般用于媒介存储 。网络驱动器是虚拟的 ， 只要有网络接入的地方就可以使用，传输速度快 。只需设置一下就可以，方便安全 。
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 。
LRU算法的原理与实现局部性原理是指程序在执行时往往倾向于访问相同或相似的内存地址，即时间上和空间上的局部性 。LRU算法的基本思想是，当缓存满时，将最久未使用的数据块替换出去 。
LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到 ， 那么在将来它被访问的可能性也很小 。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰 。
LRU算法的提出，是基于这样一个事实：在前面几条指令中使用频繁的页面很可能在后面的几条指令中频繁使用 。反过来说 ， 已经很久没有使用的页面很可能在未来较长的一段时间内不会被用到 。
【redis淘汰策略会删除磁盘上的key吗 rediskey淘汰原理】LRU页面置换算法基本思想是：当需要置换一个页面时，选择最近最久未使用的页面予以淘汰 。该算法的思路是，当发生缺页中断时 ， 选择未使用时间最长的页面置换出去 。

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