策略解析Java项目中 Redis 过期策略（redisjava过期）
高效的缓存管理是Redis的一大优势，而过期策略是缓存的一个重要特性，如果合理设置过期策略，可以为我们提供良好的缓存性能。
在Java项目中，Redis 过期策略通常是基于 LRU 算法来实现的，可以从以下几个方面进行设置：
1. 缓存空间的限制：通过设置缓存空间的容量，控制存储的缓存数量。
2. 过期时间的设置：可以设置各种缓存记录的过期时间，比如静态记录、动态记录等。
3. 缓存大小的划分：划分出不同大小的缓存，尽量减少大缓存对性能的影响。
4. 缓存空间的管理：在多服务器环境下，可以根据分布式策略定制缓存空间。
这里介绍最常用的 LRU 算法，全称为 Least Recently Used，即最近最少使用。当存在缓存替代时，这个策略会把最近最少使用的缓存项替换掉。
LRU 算法的实现可以有如下几种方法：
1. 基于双向链表：维护一个双向链表，每次查找缓存时，首先将查询到的缓存项移动至列表尾部。
2. 哈希表 + 双向链表：维护一个哈希表和一个双向链表，当缓存大小到达限制值时，需要将最近最少使用的缓存项从哈希表和双向链表中删除。
3. 基于 JDK自带的LinkedHashMap情况：JAVA 内置的 LinkedHashMap 实现自带 LRU 的功能，用户可以轻松获取此功能。
以上就是比较常用的 Redis 过期策略，具体的代码实现可以参考以下实例：
// 双向链表实现 LRU
public class Node {
Node pre; // 前
Node next; // 后
object key;
object value;
public Node(){
}
public Node(Object key, Object value){
this.key = key;
this.value = value;
}
}
public class LRULinkedHashMap {
private Node head; // 头部
private Node tail; // 尾部
private int maxSize; // 链表最大容量
private int capacity; // 当前链表长度
public LRULinkedHashMap(int maxSize){
this.maxSize = maxSize;
}
public void put(Object key, Object value){
Node node = new Node(key,value);
// 当前链表为空
if(head == null){
head = node;
tail = node;
capacity++;
}
// 否则插入到头部
else if(capacity
node.next = head;
head.pre = node;
head = node;
capacity++;
}
// 超出最大容量，先删除最后一个节点，再插入到头部
else{
Node temp = tail;
tail = tail.pre;
tail.next = null;
temp.pre = null;
node.next = head;
head.pre = node;
head = node;
}
}
public Object get(Object key){
// 遍历链表查找
Node temp = head;
while(temp != null){
if(temp.key == key){
return temp.value;
}
temp = temp.next;
}
return null;
}
}
上面就是 Redis 过期策略的一些设计方案，希望大家参考此策略对 Java 项目中 Redis 进行合理的设置，可以获得更好的缓存性能。
