1 数据删除策略 2 定时删除 3 优点： 节约内存，到时就删除，快速释放不必要的内存占用 4 缺点： CPU压力很大，无论CPU此时负载量多高均占用CPU，会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量 5 总结： 用处理器性能换取存储空间 6 惰性删除 7 数据到达过期时间，不做处理，等下次访问该数据时再删除 8 如果示过期，返回数据 9 发现已过期，删除，返回不存在 10 实现方法： 当获取该数据时会自动调用expirefNeeded()函数来实现此机制 11 优点： 节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除 12 缺点： 内存压力很大，出现长期占用内存的数据 13 总结： 用存储空间换取处理器性能 14 定期删除 15 Redis启动服务器初始化时，读取配置server.hz的值，默认为10 16 每秒钟执行server.hz次serverCron()--->databasesCron()--->activeExpireCycle() 17 activeExpireCycle对每个expires[*]逐一进行检测，每次执行250ms/server.hz 18 对某个expires[*]检测时，随机挑选W个key检测 19 如果key超时，删除key 20 如果一轮中删除的key的数量>W*25%， 循环过程 21 如果一轮中删除的key的数量<=W*25%，检查下一个expires[*]，0-15数据库循环 22 W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值 23 参数current_db用于记录activeExpireCycle()进入哪个expires[*]执行 24 如果activeExpireCycle()执行时间到期，下次从current_db继续向下执行 25 26 周期性轮询redis库中的时效笥数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除数据 27 28 特点1： CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置 29 特点2： 内存压力不是很大，长期占用内存的冷数据会被持续清理 30 31 总结： 周期性抽查存储空间（随机抽查，重点抽查） 32 33 删除策略比对 34 定时删除 -- 节约内存，无占用 -- 不分时段占用CPU资源，频度高 35 惰性删除 -- 内存占用严重 -- 延时执行，CPU利用率高 36 定期删除 -- 内存定期随机清理 -- 每秒花费固定的CPU资源维护内存 37 38 影响数据逐出的相关配置 39 检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires） 40 volatile-lru: 挑选最近最少使用的数据淘汰 41 volatile-lfu: 挑选最近使用次数最少的数据淘汰 42 volatile-ttl: 挑选将要过期的数据淘汰 43 volatile-random: 任意选择数据淘汰 44 45 检测全库数据（所有数据集server.db[i].dict） 46 allkeys-lru: 挑选最近最少使用的数据淘汰 47 allkeys-lfu: 挑选最近使用次数最少的数据淘汰 48 allkeys-random: 任意选择数据淘汰 49 50 放弃数据驱逐 51 noeviction（驱逐）： 禁止驱逐数据（redis4.0中默认策略）， 会引发错误OOM（OutOfMemory） 52 maxmemory-policy voiatile-lru