Redis 的過期策略和淘汰策略是內存管理的核心機制，分別用于處理鍵的自動失效和內存不足時的數據清理。以下是詳細說明：

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1 、過期刪除策略（Expiration Policy）

處理已設置過期時間（EXPIRE）的鍵，確保它們在過期后被刪除。

1.1 被動刪除（惰性刪除）

• 默認行為：始終啟用，無需配置。
• 觸發時機：當客戶端嘗試訪問某個鍵時，Redis 會檢查其是否過期。
• 行為：若鍵已過期，則直接刪除并返回空結果，不返回數據。
• 優點：僅在訪問時檢查，節省 CPU 資源。
• 缺點：長期未被訪問的過期鍵可能殘留內存（需配合定期刪除）。

1.2 定期刪除（主動掃描）

• 默認行為：始終啟用，無需配置。
• 觸發時機：Redis 默認每秒 10 次隨機抽查部分鍵。
• 行為：
  • 隨機抽取 20 個設置了過期時間的鍵。
  • 刪除其中已過期的鍵。
  • 若本輪刪除的鍵超過 25%，重復流程（避免阻塞）。
• 配置參數：
  • hz 10：控制定期刪除的頻率（默認每秒 10 次）。
  • active-expire-effort：調整掃描強度（1-10，值越大越嚴格）。
• 優點：平衡內存和性能，避免內存泄漏。
• 缺點：無法保證及時刪除所有過期鍵。

1.3. 過期鍵的存儲

• Redis 使用獨立的字典（expires）記錄鍵的過期時間，與主鍵字典分離。
• 刪除過期鍵時，會同時從主字典和 expires 字典中移除。

2 淘汰刪除策略（Eviction Policy）

當內存達到 maxmemory 限制時，根據策略主動刪除鍵以釋放空間。

2.1 不淘汰（noeviction）

• 行為：內存不足時，拒絕寫入操作（返回錯誤），但允許讀取和刪除。
• 適用場景：數據重要性高，不允許丟失（如分布式鎖）。

2.2 LRU 策略（Least Recently Used）

• allkeys-lru：從所有鍵中淘汰最久未使用的鍵。
• volatile-lru：僅從設置了過期時間的鍵中淘汰最久未使用的鍵。
• 實現：Redis 使用近似 LRU 算法，維護一個隨機采樣的候選池（默認 5 個樣本，可通過 maxmemory-samples 調整）。

2.3 LFU 策略（Least Frequently Used，Redis 4.0+）

• allkeys-lfu：從所有鍵中淘汰訪問頻率最低的鍵。
• volatile-lfu：僅從設置了過期時間的鍵中淘汰訪問頻率最低的鍵。
• 實現：記錄鍵的訪問次數和衰減因子，優先淘汰冷數據。

2.4 隨機策略

• allkeys-random：從所有鍵中隨機淘汰。
• volatile-random：僅從設置了過期時間的鍵中隨機淘汰。
• 適用場景：數據無明顯訪問模式，需快速釋放內存。

2.5 TTL 策略

• volatile-ttl：僅淘汰設置了過期時間的鍵中，剩余生存時間（TTL）最短的鍵。
• 適用場景：希望優先保留長期有效的數據。

2.6 策略對比與選擇建議

策略	適用場景	特點
noeviction	禁止數據丟失（如緩存+數據庫模式）	內存不足時阻塞寫入
allkeys-lru	緩存場景，數據訪問模式符合局部性	高效利用內存，推薦默認策略
volatile-lru	需結合過期時間使用	僅淘汰帶過期時間的鍵
allkeys-lfu	訪問頻率差異大的數據	適合熱點數據頻繁訪問的場景
volatile-ttl	希望短期數據優先淘汰	簡單直接，但可能誤刪熱點數據

2.7 最佳實踐

1. 緩存場景：
   • 優先使用 allkeys-lru 或 allkeys-lfu，結合 maxmemory-policy 配置。
   • 設置合理的 maxmemory（如系統內存的 60%-80%）。
2. 持久化數據：
   • 使用 noeviction，配合數據庫做主從備份。
3. 混合場景：
   • 結合 volatile-ttl 或 volatile-lru，為部分鍵設置過期時間。

2.8 淘汰策略的其它問題

2.8.1 數據庫有1000萬數據，Redis只能緩存20w數據，如何保證Redis中的數據都是熱點數據 ?

使用allkeys-lru(挑選最近最少使用的數據淘汰)淘汰策略，留下來的都是經常訪問的熱點數據

2.8.2 Redis的內存用完了會發生什么？

主要看數據淘汰策略是什么？如果是默認的配置（ noeviction ），會直接報錯