Redis作为当前最常用的开源内存数据库，性能十分高，据官方数据表示Redis读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。而且Redis支持数据持久化，众多数据结构存储，master-slave模式数据备份等多种功能。
但是长期将Redis作为缓存使用，难免会遇到内存空间存储瓶颈，当Redis内存超出物理内存限制时，内存数据就会与磁盘产生频繁交换，使Redis性能急剧下降。此时如何淘汰无用数据释放空间，存储新数据就变得尤为重要了。
对此，Redis在生产环境中，采用配置参数maxmemory 的方式来限制内存大小。当实际存储内存超出maxmemory 参数值时，开发者们可以通过这几种方法——Redis内存淘汰策略，来决定如何腾出新空间继续支持读写工作。
那么Redis内存淘汰策略是如何工作的呢？
首先，客户端会发起需要更多内存的申请；
其次，Redis检查内存使用情况，如果实际使用内存已经超出maxmemory，Redis就会根据用户配置的淘汰策略选出无用的key；
最后，确认选中数据没有问题，成功执行淘汰任务。
当前Redis3.0版本支持的淘汰策略有6种：
1. volatile-lru：从设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选出最近最少使用的数据淘汰。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。
2. volatile-ttl：除了淘汰机制采用LRU，策略基本上与volatile-lru相似，从设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰，ttl值越小越优先被淘汰。
3. volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰。当内存达到限制无法写入非过期时间的数据集时，可以通过该淘汰策略在主键空间中随机移除某个key。
4. allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰，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。
5. allkeys-random：从数据集(server.db[i].dict）中选择任意数据淘汰。
6. no-enviction：禁止驱逐数据，也就是当内存不足以容纳新入数据时，新写入操作就会报错，请求可以继续进行，线上任务也不能持续进行，采用no-enviction策略可以保证数据不被丢失，这也是系统默认的一种淘汰策略。
上述是Redis的6种淘汰策略，关于使用这6种策略，开发者还需要根据自身系统特征，正确选择或修改驱逐。
1. 在Redis中，数据有一部分访问频率较高，其余部分访问频率较低，或者无法预测数据的使用频率时，设置allkeys-lru是比较合适的。
2. 如果所有数据访问概率大致相等时，可以选择allkeys-random。
3. 如果研发者需要通过设置不同的ttl来判断数据过期的先后顺序，此时可以选择volatile-ttl策略。
4. 如果希望一些数据能长期被保存，而一些数据可以被淘汰掉时，选择volatile-lru或volatile-random都是比较不错的。
5. 由于设置expire会消耗额外的内存，如果计划避免Redis内存在此项上的浪费，可以选用allkeys-lru 策略，这样就可以不再设置过期时间，高效利用内存了。
Redis缓存功能，是由edis.c文件中的freeMemoryIfNeeded函数实现的。如果maxmemory被设置，那么每次在执行命令钱，该函数都会被调用来判断内存是否够用、释放内存、返回错误。如果没有足够的内存程序主逻辑将会阻止设置了REDIS_COM_DENYOOM flag的命令执行，对其返回command not allowed when used memory > ‘maxmemory’的错误消息。
作者：Titan框架
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来源：简书
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