Redis之淘汰策略

Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会进行数据淘汰策略。

Redis 提供了 6 种数据淘汰策略：

1. volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。

2. volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。

3. volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。

4. allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。

5. allkeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰，当内存达到限制的时候，对所有数据集挑选随机淘汰，可写入新的数据集。

6. no-enviction:当内存达到限制的时候，不淘汰任何数据，不可写入任何数据集，所有引起申请内存的命令会报错。

7. allkeys-lfu 从数据集（server.db[i].dict）中挑选使用频率最小的数据淘汰，该策略要淘汰的key面向的是全体key集合，而非过期的key集合。

8. volatile-lfu 从设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选出使用频率最小的数据淘汰。没有设置过期时间的key不会被淘汰，这样就可以在增加内存空间的同时保证需要持久化的数据不会丢失

如何配置：

我们通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能。

# maxmemory

值得注意的是，maxmemory为0的时候表示我们对Redis的内存使用没有限制。

根据应用场景，选择淘汰策略

# maxmemory-policy noeviction

设置最大内存

config set maxmemory 100000

设置淘汰策略

config set maxmemory-policy noeviction

三、如何选择淘汰策略

下面看看几种策略的适用场景

allkeys-lru：如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布，也就是存在相对热点数据，或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况，我们可以选择allkeys-lru策略。

allkeys-random：如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等，则可以使用这个策略。

volatile-ttl：这种策略使得我们可以向Redis提示哪些key更适合被eviction。

另外，volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候，然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果，值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存，因此我们建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。

备注:

　　1) 在64bit系统下，maxmemory设置为0表示不限制Redis内存使用，在32bit系统下，maxmemory隐式不能超过3GB。当Redis内存使用达到指定的限制时，就需要选择一个置换的策略

　　2)置换策略是如何工作的

　　　　理解置换策略的执行方式是非常重要的，比如：

1. 1. 客户端执行一条新命令，导致数据库需要增加数据（比如set key value）

   2. Redis会检查内存使用，如果内存使用超过maxmemory，就会按照置换策略删除一些key

   3. 新的命令执行成功

 　　3) 在Redis  4.x版本以后支持le LFU策略,最少频率使用