redis淘汰策略有哪些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。
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 。
倘若实际的存储中超出了Redis的配置参数的大小时，Redis中有 淘汰策略 ， 把 需要淘汰的key给淘汰掉，整理出干净的一块内存给新的key值使用 。
redis和mysql在处理高并发问题时有什么差异1、一般来说 ， MySQL的并发能力通常在每秒600次以上，而Redis的并发能力可以达到每秒1000次 。并发能力是指程序或问题的不同部分或单元可以乱序或部分执行的能力 。
2、提高数据库的并发处理能力；避免写请求锁表阻塞读请求；避免单点，提高数据库的可用性；而使用Redis作为DB前面的缓存 ， 是为了减少对MySQL的压力，提高系统的处理效率 。二者解决的问题域不同，不存在谁替代谁 。
3、前言 面试官：我看你简历上写了熟悉redis ， 看来工作中用的很多吧？我：是的，我们项目中经常用到redis（来 ， 随便问，看我分分钟秒杀你）面试官：那你给我说说redis的事务和mysql的事务有什么区别吧 我：额 。。
4、类型不同 MySQL是关系型数据库；而Redis是非关系型数据库 。作用不同 mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大 ， 但是速度较慢 。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快 。
5、细细探究，二者的不同点有：存储数据的方法不同：mysql作为关系型数据库，是用二维表来存储数据，redis作为非关系型数据库 ， 使用key_value键值对来存储数据 。
6、mysql读写分离只是减少了服务器的并发读写时候的压力 。从而提高高并发或者大量数据读写时候的效率 。redis做缓存，类似于hibernate的三级缓存，hibernate三级缓存是用ehcache实现的 。
redis数据类型和应用场景1、应用场景：存储一些结构化的数据，比如用户的昵称、年龄、性别、积分等，存储一个用户信息对象数据 。List（列表）Redis 列表是简单的字符串列表 ， 按照插入顺序排序 。
2、应用场景：交集，并集，差集（微博中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合 。
3、Redis全称为：Remote Dictionary Server（远程数据服务），该软件使用C语言编写，Redis是一个key-value存储系统 ， 它支持丰富的数据类型，如：string、list、set、zset（sorted set）、hash 。
4、常见应用场景 hash是一个map结构，可以像存储对象的多个字段一样存储一个key的多类数据 。
Redis持久化的几种方式——深入解析RDBAOF（append only file）持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的 。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式 。
RDB：RDB是一种快照持久化机制 ， 它可以将Redis的内存数据周期性地写入磁盘上的一个文件中 。
redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件） 。
Redis有两种持久化的方式，一种是RDB，另外种是AOF 。RDB是将Redis内存中数据的快照存储在磁盘内，是Redis的默认持久化方案 。
Redis 混合持久化的存储模式是， 开始的数据以 RDB 的格式进行存储 ， 因此只会占用少量的空间，并且之后的命令会以 AOF 的方式进行数据追加 ，这样就可以减低数据丢失的风险，同时可以提高数据恢复的速度 。
redis持久化的意义主要是为了做 灾难恢复、数据恢复 其实可以把它归类到高可用的一个环节 。RDB持久化机制，对redis中的 数据 执行周期性的持久化 。
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） 。
Redis使用的并不是完全LRU算法，而是近似LRU算法 。被删除的key也不一定是最满足LRU特征的key，而是通过近似LRU算法抽样，然后删除访问时间最古老的key 。
【redis查询数据条数 redis查询算法】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 。
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