一、基礎配置步驟?

設置內存上限?
在 redis.conf 配置文件中添加以下指令，限制 Redis 最大內存使用量（例如設置為 4GB）：

maxmemory 4gb

選擇 LFU 淘汰策略?
根據鍵的作用域選擇策略：

# 所有鍵參與淘汰
maxmemory-policy allkeys-lfu  
# 僅有過期時間的鍵參與淘汰
maxmemory-policy volatile-lfu

動態配置（運行時生效）?
通過 CONFIG SET 命令動態調整策略（無需重啟 Redis）：

CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lfu

二、核心調優參數?

lfu-log-factor（訪問頻率計數器系數）?

作用?：控制訪問頻率計數器（logc）的增長速度。值越大，計數器增長越慢，高頻鍵越難被淘汰。
默認值?：10
建議調整場景?：
高并發場景（如瞬時訪問激增）：增大該值（如 20），避免短期高頻訪問導致計數器膨脹過快。
需要嚴格區分高頻/低頻鍵：降低該值（如 5），加速計數器增長。

配置示例?：

CONFIG SET lfu-log-factor 15

lfu-decay-time（頻率衰減時間窗口）?

作用?：定義訪問頻率的衰減周期（單位：分鐘）。Redis 會根據該值定期衰減 logc 值，避免歷史高頻但近期無訪問的鍵長期駐留。
默認值?：1（每分鐘觸發一次衰減）
建議調整場景?：
數據訪問模式穩定：增大該值（如 10），減少衰減頻率，保留長期高頻鍵。
需要快速淘汰舊數據：減小該值（如 0.5），加速低頻鍵的淘汰。

配置示例?：

CONFIG SET lfu-decay-time 5

三、場景化配置建議?
場景? ?推薦配置? ?說明?
熱點數據緩存? lfu-log-factor=10 lfu-decay-time=1 默認配置，平衡高頻鍵保留與舊數據淘汰效率。
突發流量過濾? lfu-log-factor=20 抑制短期高頻訪問對計數器的過度影響，避免誤淘汰長期高頻鍵。
歷史數據長期保留? lfu-decay-time=30 降低衰減頻率，保留歷史高頻訪問但近期未活躍的數據（如日志分析場景）。
內存敏感型應用? maxmemory-samples=10 增大淘汰候選集抽樣數量（默認5），提升淘汰精準度，但略微增加CPU開銷。
四、驗證配置生效?

查看當前配置?：

CONFIG GET maxmemory-policy
CONFIG GET lfu-log-factor
CONFIG GET lfu-decay-time

監控淘汰效果?：
使用 INFO stats 命令觀察 evicted_keys 和 keyspace_hits 指標，評估淘汰策略是否匹配業務訪問模式。

通過合理調整上述參數，可在內存限制下最大化高頻數據的緩存命中率，平衡性能與資源消耗。