内存淘汰策略
内存淘汰策略
在主线程进行的
前面说的过期删除策略，是删除已过期的 key，而当 Redis 的运行内存已经超过 Redis 设置的最大内存之后，则会使用内存淘汰策略删除符合条件的 key，以此来保障 Redis 高效的运行。
设置最大内存
在配置文件 redis.conf 中，可以通过参数 maxmemory <bytes> 来设定最大运行内存，只有在 Redis 的运行内存达到了我们设置的最大运行内存，才会触发内存淘汰策略。 不同位数的操作系统，maxmemory 的默认值是不同的：
- 在 64 位操作系统中，maxmemory 的默认值是 0，表示没有内存大小限制，那么不管用户存放多少数据到 Redis 中，Redis 也不会对可用内存进行检查，直到 Redis 实例因内存不足而崩溃也无作为。
- 在 32 位操作系统中，maxmemory 的默认值是 3G，因为 32 位的机器最大只支持 4GB 的内存，而系统本身就需要一定的内存资源来支持运行，所以 32 位操作系统限制最大 3 GB 的可用内存是非常合理的，这样可以避免因为内存不足而导致 Redis 实例崩溃。
设置内存淘汰策略
可以使用 config get maxmemory-policy 命令，来查看当前 Redis 的内存淘汰策略，命令如下：
设置内存淘汰策略有两种方法：
- 方式一：通过“
config set maxmemory-policy <策略>”命令设置。它的优点是设置之后立即生效，不需要重启 Redis 服务，缺点是重启 Redis 之后，设置就会失效。 - 方式二：通过修改 Redis 配置文件修改，设置“
maxmemory-policy <策略>”，它的优点是重启 Redis 服务后配置不会丢失，缺点是必须重启 Redis 服务，设置才能生效。
内存淘汰策略
不进行数据淘汰的策略
noeviction（Redis3.0 之后，默认的内存淘汰策略） ：它表示当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，这时如果有新的数据写入，则会触发 OOM，但是如果没用数据写入的话，只是单纯的查询或者删除操作的话，还是可以正常工作。
进行数据淘汰的策略
可以细分为两类策略：
- 在设置了过期时间的数据中进行淘汰
- 在所有数据范围内进行淘汰
在设置了过期时间的数据中进行淘汰：
- volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值。
- volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值；
- volatile-lru（Redis3.0 之前，默认的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最久未使用的键值；
- volatile-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值；
在所有数据范围内进行淘汰，除了 ttl 那种以为的三种策略均有：
- allkeys-random：随机淘汰任意键值;
- allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值；
- allkeys-lfu（Redis 4.0 新增的淘汰策略）：淘汰整个键值中最少使用的键值。
Redis 实现的是一种近似 LRU 算法，目的是为了更好的节约内存，它的实现方式是在 Redis 的对象结构体中添加一个额外的字段，用于记录此数据的最后一次访问时间。
当 Redis 进行内存淘汰时，会使用随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取 5 个值（此值可配置），然后淘汰最久没有使用的那个。
Redis 实现的 LRU 算法的优点：
- 不用为所有的数据维护一个大链表，节省了空间占用；
- 不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能；
但是 LRU 算法有一个问题，无法解决缓存污染问题，比如应用一次读取了大量的数据，而这些数据只会被读取这一次，那么这些数据会留存在 Redis 缓存中很长一段时间，造成缓存污染。（其实也可以使用 LRU-k，一般使用 LRU-2 就可以）
因此，在 Redis 4.0 之后引入了 LFU 算法来解决这个问题。
LFU 全称是 Least Frequently Used 翻译为最近最不常用，LFU 算法是根据数据访问次数来淘汰数据的，它的核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。
所以， LFU 算法会记录每个数据的访问次数。当一个数据被再次访问时，就会增加该数据的访问次数。这样就解决了偶尔被访问一次之后，数据留存在缓存中很长一段时间的问题，相比于 LRU 算法也更合理一些。