Java 常见的面试题（Redis）_redis hash java

一、redis 是什么？都有哪些使用场景？

• NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题，包括超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。
• Redis:REmote DIctionary Server(远程字典服务器)是完全开源免费的，用C语言编写的，遵守BSD协议，是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一,也被人们称为数据结构服务器。

优点：

1. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
2. Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储
3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份

应用场景：

• 内存存储和持久化：redis支持异步将内存中的数据写到硬盘上，同时不影响继续服务
• 取最新N个数据的操作，如：可以将最新的10条评论的ID放在Redis的List集合里面
• 模拟类似于HttpSession这种需要设定过期时间的功能
• 发布、订阅消息系统
• 定时器、计数器

二、redis 有哪些功能？

• 基于本机内存的缓存：为了解决调用API依然需要2秒的问题，经过排查，其主要原因在于使用SQL获取热点新闻的过程中消耗了将近2秒的时间，于是乎，我们又想到了一个简单粗暴的解决方案，即把SQL查询的结果直接缓存在当前api服务器的内存中（设置缓存有效时间为1分钟）。后续1分钟内的请求直接读缓存，不再花费2秒去执行SQL了。假如这个api每秒接收到的请求时100个，那么一分钟就是6000个，也就是只有前2秒拥挤过来的请求会耗时2秒，后续的58秒中的所有请求都可以做到即使响应，而无需再等2秒的时间。
• 服务端的Redis：在API服务器的内存都被缓存塞满的时候，我们发现不得不另想解决方案了。最直接的想法就是我们把这些缓存都丢到一个专门的服务器上吧，把它的内存配置的大大的。然后我们就盯上了redis。。。至于如何配置部署redis这里不解释了，redis官方有详细的介绍。随后我们就用上了一台单独的服务器作为Redis的服务器，API服务器的内存压力得以解决。
• 持久化（Persistence）：单台的Redis服务器一个月总有那么几天心情不好，心情不好就罢工了，导致所有的缓存都丢失了（redis的数据是存储在内存的嘛）。虽然可以把Redis服务器重新上线，但是由于内存的数据丢失，造成了缓存雪崩，API服务器和数据库的压力还是一下子就上来了。所以这个时候Redis的持久化功能就派上用场了，可以缓解一下缓存雪崩带来的影响。redis的持久化指的是redis会把内存的中的数据写入到硬盘中，在redis重新启动的时候加载这些数据，从而最大限度的降低缓存丢失带来的影响。
• 哨兵（Sentinel）和复制（Replication）：Redis服务器毫无征兆的罢工是个麻烦事。那么怎办办？答曰：备份一台，你挂了它上。那么如何得知某一台redis服务器挂了，如何切换，如何保证备份的机器是原始服务器的完整备份呢？这时候就需要Sentinel和Replication出场了。Sentinel可以管理多个Redis服务器，它提供了监控，提醒以及自动的故障转移的功能；Replication则是负责让一个Redis服务器可以配备多个备份的服务器。Redis也是利用这两个功能来保证Redis的高可用的。此外，Sentinel功能则是对Redis的发布和订阅功能的一个利用。
• 集群（Cluster）：单台服务器资源的总是有上限的，CPU资源和IO资源我们可以通过主从复制，进行读写分离，把一部分CPU和IO的压力转移到从服务器上。但是内存资源怎么办，主从模式做到的只是相同数据的备份，并不能横向扩充内存；单台机器的内存也只能进行加大处理，但是总有上限的。所以我们就需要一种解决方案，可以让我们横向扩展。最终的目的既是把每台服务器只负责其中的一部分，让这些所有的服务器构成一个整体，对外界的消费者而言，这一组分布式的服务器就像是一个集中式的服务器一样

三、redis 和 memecache 有什么区别？

1. 存储方式：memecache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小，redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
2. 数据支持类型：redis在数据支持上要比memecache多的多。
3. 使用底层模型不同：新版本的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。
4. 运行环境不同：redis目前官方只支持LINUX 上去行，从而省去了对于其它系统的支持，这样的话可以更好的把精力用于本系统 环境上的优化，虽然后来微软有一个小组为其写了补丁。但是没有放到主干上

四、redis 为什么是单线程的？

因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。

单进程单线程优势：

1. 代码更清晰，处理逻辑更简单
2. 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
3. 不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU

单进程单线程弊端

1. 无法发挥多核CPU性能，不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善；

五、什么是缓存穿透？怎么解决？

缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时需要从数据库查询，查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成缓存穿透。

解决办法：

1. 布隆过滤：对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃。还有最常见的则是采用布隆过滤器，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。
   1. 补充：Bloom filter适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集
   2. 基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。添加时增加计数器，删除时减少计数器。
2. 缓存空对象. 将 null 变成一个值.也可以采用一个更为简单粗暴的方法，如果一个查询返回的数据为空（不管是数 据不存在，还是系统故障），我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
   1. 缓存空对象会有两个问题：
      1. 空值做了缓存，意味着缓存层中存了更多的键，需要更多的内存空间 ( 如果是攻击，问题更严重 )，比较有效的方法是针对这类数据设置一个较短的过期时间，让其自动剔除。
      2. 缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，可能会对业务有一定影响。例如过期时间设置为 5分钟，如果此时存储层添加了这个数据，那此段时间就会出现缓存层和存储层数据的不一致，此时可以利用消息系统或者其他方式清除掉缓存层中的空对象。

六、什么是缓存雪崩？怎么解决？？

缓存雪崩：如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据库上，造成了缓存雪崩。这个没有完美解决办法，但可以分析用户行为，尽量让失效时间点均匀分布。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程（进程）写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。

解决方法：

1. 加锁排队.：限流-- 限流算法. 1.计数 2.滑动窗口 3.  令牌桶Token Bucket 4.漏桶 leaky bucket [1]
   1. 在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。
   2. 业界比较常用的做法，是使用mutex。简单地来说，就是在缓存失效的时候（判断拿出来的值为空），不是立即去load db，而是先使用缓存工具的某些带成功操作返回值的操作（比如Redis的SETNX或者Memcache的ADD）去set一个mutex key，当操作返回成功时，再进行load db的操作并回设缓存；否则，就重试整个get缓存的方法。
   3. SETNX，是「SET if Not eXists」的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。
2. 数据预热：可以通过缓存reload机制，预先去更新缓存，再即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀
3. 做二级缓存，或者双缓存策略：A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期。
4. 缓存永远不过期：这里的“永远不过期”包含两层意思：
   1. 从缓存上看，确实没有设置过期时间，这就保证了，不会出现热点key过期问题，也就是“物理”不过期。
   2. 从功能上看，如果不过期，那不就成静态的了吗？所以我们把过期时间存在key对应的value里，如果发现要过期了，通过一个后台的异步线程进行缓存的构建，也就是“逻辑”过期.
   3. 从实战看，这种方法对于性能非常友好，唯一不足的就是构建缓存时候，其余线程(非构建缓存的线程)可能访问的是老数据，但是对于一般的互联网功能来说这个还是可以忍受。

七、redis 支持的数据类型有哪些？

1. String字符串：
   1. 格式: set key value
   2. string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。
   3. string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。
2. Hash（哈希）
   1. 格式: hmset name  key1 value1 key2 value2
   2. Redis hash 是一个键值(key=>value)对集合。
   3. Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
3. List（列表）
   1. Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）
   2. 格式: lpush  name  value
   3. 在 key 对应 list 的头部添加字符串元素
   4. 格式: rpush  name  value
   5. 在 key 对应 list 的尾部添加字符串元素
   6. 格式: lrem name  index
   7. key 对应 list 中删除 count 个和 value 相同的元素
   8. 格式: llen name  
   9. 返回 key 对应 list 的长度
4. Set（集合）
   1. 格式: sadd  name  value
   2. Redis的Set是string类型的无序集合。
   3. 集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。
5. zset(sorted set：有序集合)
   1. 格式: zadd  name score value
   2. Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
   3. 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
   4. zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

八、redis 支持的 java 客户端都有哪些？

Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。

九、jedis 和 redisson 有哪些区别？

Jedis 和 Redisson 都是Java中对Redis操作的封装。Jedis 只是简单的封装了 Redis 的API库，可以看作是Redis客户端，它的方法和Redis 的命令很类似。Redisson 不仅封装了 redis ，还封装了对更多数据结构的支持，以及锁等功能，相比于Jedis 更加大。但Jedis相比于Redisson 更原生一些，更灵活。

Redis官方对Java 语言的封装框架推荐的有十多种（Redis 官网），主要是Jedis 、Redisson。

十、怎么保证缓存和数据库数据的一致性？

淘汰缓存还是更新缓存：选择淘汰缓存，原因：数据可能为简单数据，也可能为较复杂的数据，复杂数据进行缓存的更新操作，成本较高，因此一般推荐淘汰缓存

先淘汰缓存还是先更新数据库：选择先淘汰缓存，再更新数据库，原因：假如先更新数据库，再淘汰缓存，假如缓存淘汰失败，那么后面的请求都会得到脏数据，直至缓存过期。假如先淘汰缓存再更新数据库，如果数据库更新失败，只会产生一次缓存miss，相比较而言，后者对业务影响更小一点。

延时双删策略：如下场景：同时有一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。

1. 请求A进行写操作，删除缓存
2. 请求B查询发现缓存不存在
3. 请求B去数据库查询得到旧值
4. 请求B将旧值写入缓存
5. 请求A将新值写入数据库

次数便出现了数据不一致问题。采用延时双删策略得以解决

public void write(String key,Object data){
    redisUtils.del(key);
    db.update(data);
    Thread.Sleep(100);
    redisUtils.del(key);
}

这么做，可以将1秒内所造成的缓存脏数据，再次删除。这个时间设定可根据俄业务场景进行一个调节。

数据库读写分离的场景：两个请求，一个请求A进行更新操作，另一个请求B进行查询操作。

1. 请求A进行写操作，删除缓存
2. 请求A将数据写入数据库了，
3. 请求B查询缓存发现，缓存没有值
4. 请求B去从库查询，这时，还没有完成主从同步，因此查询到的是旧值
5. 请求B将旧值写入缓存
6. 数据库完成主从同步，从库变为新值

依旧采用延时双删策略解决此问题

十一、redis 持久化有几种方式？

redis 持久化的两种方式：

1. RDB：RDB 持久化机制，是对 redis 中的数据执行周期性的持久化。
2. AOF：AOF 机制对每条写入命令作为日志，以 append-only 的模式写入一个日志文件中，在 redis 重启的时候，可以通过回放 AOF 日志中的写入指令来重新构建整个数据集。

通过 RDB 或 AOF，都可以将 redis 内存中的数据给持久化到磁盘上面来，然后可以将这些数据备份到别的地方去，比如说阿里云等云服务。

如果 redis 挂了，服务器上的内存和磁盘上的数据都丢了，可以从云服务上拷贝回来之前的数据，放到指定的目录中，然后重新启动 redis，redis 就会自动根据持久化数据文件中的数据，去恢复内存中的数据，继续对外提供服务。

如果同时使用 RDB 和 AOF 两种持久化机制，那么在 redis 重启的时候，会使用 AOF 来重新构建数据，因为 AOF 中的数据更加完整。

RDB 优缺点：

• RDB 会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中 redis 的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去，比如说 Amazon 的 S3 云服务上去，在国内可以是阿里云的 ODPS 分布式存储上，以预定好的备份策略来定期备份 redis 中的数据。
• RDB 对 redis 对外提供的读写服务，影响非常小，可以让 redis 保持高性能，因为 redis 主进程只需要 fork 一个子进程，让子进程执行磁盘 IO 操作来进行 RDB 持久化即可。
• 相对于 AOF 持久化机制来说，直接基于 RDB 数据文件来重启和恢复 redis 进程，更加快速。
• 如果想要在 redis 故障时，尽可能少的丢失数据，那么 RDB 没有 AOF 好。一般来说，RDB 数据快照文件，都是每隔 5 分钟，或者更长时间生成一次，这个时候就得接受一旦 redis 进程宕机，那么会丢失最近 5 分钟的数据。
• RDB 每次在 fork 子进程来执行 RDB 快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，或者甚至数秒。

AOF 优缺点：

• AOF 可以更好的保护数据不丢失，一般 AOF 会每隔 1 秒，通过一个后台线程执行一次fsync操作，最多丢失 1 秒钟的数据。
• AOF 日志文件以 append-only 模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复。
• AOF 日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在 rewrite log 的时候，会对其中的指令进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。在创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入。当新的 merge 后的日志文件 ready 的时候，再交换新老日志文件即可。
• AOF 日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用 flushall 命令清空了所有数据，只要这个时候后台 rewrite 还没有发生，那么就可以立即拷贝 AOF 文件，将最后一条 flushall 命令给删了，然后再将该 AOF 文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据。
• 对于同一份数据来说，AOF 日志文件通常比 RDB 数据快照文件更大。
• AOF 开启后，支持的写 QPS 会比 RDB 支持的写 QPS 低，因为 AOF 一般会配置成每秒 fsync 一次日志文件，当然，每秒一次 fsync，性能也还是很高的。（如果实时写入，那么 QPS 会大降，redis 性能会大大降低）
• 以前 AOF 发生过 bug，就是通过 AOF 记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来。所以说，类似 AOF 这种较为复杂的基于命令日志 / merge / 回放的方式，比基于 RDB 每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有 bug。不过 AOF 就是为了避免 rewrite 过程导致的 bug，因此每次 rewrite 并不是基于旧的指令日志进行 merge 的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。

RDB 和 AOF 到底该如何选择

• 不要仅仅使用 RDB，因为那样会导致你丢失很多数据；
• 也不要仅仅使用 AOF，因为那样有两个问题：第一，你通过 AOF 做冷备，没有 RDB 做冷备来的恢复速度更快；第二，RDB 每次简单粗暴生成数据快照，更加健壮，可以避免 AOF 这种复杂的备份和恢复机制的 bug；
• redis 支持同时开启开启两种持久化方式，我们可以综合使用 AOF 和 RDB 两种持久化机制，用 AOF 来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用 RDB 来做不同程度的冷备，在 AOF 文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用 RDB 来进行快速的数据恢复。

十二、redis 怎么实现分布式锁？

分布式锁需要解决的问题：

• 互斥性：任意时刻只能有一个客户端拥有锁，不能同时多个客户端获取
• 安全性：锁只能被持有该锁的用户删除，而不能被其他用户删除
• 死锁：获取锁的客户端因为某些原因而宕机，而未能释放锁，其他客户端无法获取此锁，需要有机制来避免该类问题的发生
• 容错：当部分节点宕机，客户端仍能获取锁或者释放锁

实现分布式锁：通过setNX 命令实现：redisTemplate用setNX命令实现分布式锁_MR.骑士道-CSDN博客_redistemplate分布式锁setnx

十三、redis 分布式锁有什么缺陷？

Redis 分布式锁不能解决超时的问题，分布式锁有一个超时时间，程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。

十四、redis 如何做内存优化？

1. 缩减键值对象：缩减键（key）和值（value）的长度，
   1. key长度：如在设计键时，在完整描述业务情况下，键值越短越好。
   2. value长度：值对象缩减比较复杂，常见需求是把业务对象序列化成二进制数组放入Redis。首先应该在业务上精简业务对象，去掉不必要的属性避免存储无效数据。其次在序列化工具选择上，应该选择更高效的序列化工具来降低字节数组大小。以JAVA为例，内置的序列化方式无论从速度还是压缩比都不尽如人意，这时可以选择更高效的序列化工具，如: protostuff，kryo等，下图是JAVA常见序列化工具空间压缩对比。
2. 共享对象池：对象共享池指Redis内部维护[0-9999]的整数对象池。创建大量的整数类型redisObject存在内存开销，每个redisObject内部结构至少占16字节，甚至超过了整数自身空间消耗。所以Redis内存维护一个[0-9999]的整数对象池，用于节约内存。 除了整数值对象，其他类型如list,hash,set,zset内部元素也可以使用整数对象池。因此开发中在满足需求的前提下，尽量使用整数对象以节省内存。
3. 字符串优化
4. 编码优化
5. 控制key的数量

十五、redis 淘汰策略有哪些？

• noeviction: 不删除策略, 达到最大内存限制时, 如果需要更多内存, 直接返回错误信息。 大多数写命令都会导致占用更多的内存(有极少数会例外, 如 DEL )。
• allkeys-lru: 所有key通用; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。
• volatile-lru: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。
• allkeys-random: 所有key通用; 随机删除一部分 key。
• volatile-random: 只限于设置了 expire 的部分; 随机删除一部分 key。
• volatile-ttl: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除剩余时间(time to live,TTL) 短的key。

maxmemory 用于指定 Redis 能使用的最大内存。既可以在 redis.conf 文件中设置, 也可以在运行过程中通过 CONFIG SET 命令动态修改。

例如, 要设置 100MB 的内存限制, 可以在 redis.conf 文件中这样配置：maxmemory 100mb

当内存使用达到最大限制时, 如果需要存储新数据, 根据配置的策略(policies)的不同, Redis可能直接返回错误信息, 或者删除部分老的数据。

策略选择：

• 如果分为热数据与冷数据, 推荐使用 allkeys-lru 策略。 也就是, 其中一部分key经常被读写. 如果不确定具体的业务特征, 那么 allkeys-lru 是一个很好的选择。
• 如果需要循环读写所有的key, 或者各个key的访问频率差不多, 可以使用 allkeys-random 策略, 即读写所有元素的概率差不多。
• 假如要让 Redis 根据 TTL 来筛选需要删除的key, 请使用 volatile-ttl 策略。

volatile-lru 和 volatile-random 策略主要应用场景是: 既有缓存,又有持久key的实例中。 一般来说, 像这类场景, 应该使用两个单独的 Redis 实例。

值得一提的是, 设置 expire 会消耗额外的内存, 所以使用 allkeys-lru 策略, 可以更高效地利用内存, 因为这样就可以不再设置过期时间了。

十六、redis 常见的性能问题有哪些？该如何解决？

• Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
• Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最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。
• 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。
• Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

十七、MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据？

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

• voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
• volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
• allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
• allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
• no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

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注：此博客只是为了记忆相关知识点，大部分为网络上的文章，在此向各个文章的作者表示感谢！