Redis作為當前最常用的開源內存數據庫，性能十分高，據官方數據表示Redis讀的速度是110000次/s,寫的速度是81000次/s 。而且Redis支持數據持久化，眾多數據結構存儲，master-slave模式數據備份等多種功能。

但是長期將Redis作為緩存使用，難免會遇到內存空間存儲瓶頸，當Redis內存超出物理內存限制時，內存數據就會與磁盤產生頻繁交換，使Redis性能急劇下降。此時如何淘汰無用數據釋放空間，存儲新數據就變得尤為重要了。

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對此，Redis在生產環境中，采用配置參數maxmemory 的方式來限制內存大小。當實際存儲內存超出maxmemory 參數值時，開發者們可以通過這幾種方法——Redis內存淘汰策略，來決定如何騰出新空間繼續支持讀寫工作。

那么Redis內存淘汰策略是如何工作的呢?

首先，客戶端會發起需要更多內存的申請;

其次，Redis檢查內存使用情況，如果實際使用內存已經超出maxmemory，Redis就會根據用戶配置的淘汰策略選出無用的key;

***，確認選中數據沒有問題，成功執行淘汰任務。

當前Redis3.0版本支持的淘汰策略有6種：

1. volatile-lru：從設置過期時間的數據集(server.db[i].expires)中挑選出最近最少使用的數據淘汰。沒有設置過期時間的key不會被淘汰，這樣就可以在增加內存空間的同時保證需要持久化的數據不會丟失。

2. volatile-ttl：除了淘汰機制采用LRU，策略基本上與volatile-lru相似，從設置過期時間的數據集(server.db[i].expires)中挑選將要過期的數據淘汰，ttl值越大越優先被淘汰。

3. volatile-random：從已設置過期時間的數據集(server.db[i].expires)中任意選擇數據淘汰。當內存達到限制無法寫入非過期時間的數據集時，可以通過該淘汰策略在主鍵空間中隨機移除某個key。

4. allkeys-lru：從數據集(server.db[i].dict)中挑選最近最少使用的數據淘汰，該策略要淘汰的key面向的是全體key集合，而非過期的key集合。

5. allkeys-random：從數據集(server.db[i].dict)中選擇任意數據淘汰。

6. no-enviction：禁止驅逐數據，也就是當內存不足以容納新入數據時，新寫入操作就會報錯，請求可以繼續進行，線上任務也不能持續進行，采用no-enviction策略可以保證數據不被丟失，這也是系統默認的一種淘汰策略。

上述是Redis的6種淘汰策略，關于使用這6種策略，開發者還需要根據自身系統特征，正確選擇或修改驅逐。

• 在Redis中，數據有一部分訪問頻率較高，其余部分訪問頻率較低，或者無法預測數據的使用頻率時，設置allkeys-lru是比較合適的。
• 如果所有數據訪問概率大致相等時，可以選擇allkeys-random。
• 如果研發者需要通過設置不同的ttl來判斷數據過期的先后順序，此時可以選擇volatile-ttl策略。
• 如果希望一些數據能長期被保存，而一些數據可以被淘汰掉時，選擇volatile-lru或volatile-random都是比較不錯的。
• 由于設置expire會消耗額外的內存，如果計劃避免Redis內存在此項上的浪費，可以選用allkeys-lru 策略，這樣就可以不再設置過期時間，高效利用內存了。

Redis緩存功能，是由edis.c文件中的freeMemoryIfNeeded函數實現的。如果maxmemory被設置，那么每次在執行命令錢，該函數都會被調用來判斷內存是否夠用、釋放內存、返回錯誤。如果沒有足夠的內存程序主邏輯將會阻止設置了REDIS_COM_DENYOOM flag的命令執行，對其返回command not allowed when used memory > ‘maxmemory’的錯誤消息。

區分不同的淘汰策略選擇不同的key，Redis淘汰策略主要分為LRU淘汰、TTL淘汰、隨機淘汰三種機制。

LRU淘汰

LRU(Least recently used，最近最少使用)算法根據數據的歷史訪問記錄來進行淘汰數據，其核心思想是“如果數據最近被訪問過，那么將來被訪問的幾率也更高”。

在服務器配置中保存了 lru 計數器 server.lrulock，會定時(redis 定時程序 serverCorn())更新，server.lrulock 的值是根據 server.unixtime 計算出來進行排序的，然后選擇最近使用時間最久的數據進行刪除。另外，從 struct redisObject 中可以發現，每一個 redis 對象都會設置相應的 lru。每一次訪問數據，會更新對應redisObject.lru。

在Redis中，LRU算法是一個近似算法，默認情況下，Redis會隨機挑選5個鍵，并從中選擇一個最久未使用的key進行淘汰。在配置文件中，按maxmemory-samples選項進行配置，選項配置越大，消耗時間就越長，但結構也就越精準。

TTL淘汰

Redis 數據集數據結構中保存了鍵值對過期時間的表，即 redisDb.expires。與 LRU 數據淘汰機制類似，TTL 數據淘汰機制中會先從過期時間的表中隨機挑選幾個鍵值對，取出其中 ttl ***的鍵值對淘汰。同樣，TTL淘汰策略并不是面向所有過期時間的表中最快過期的鍵值對，而只是隨機挑選的幾個鍵值對。

隨機淘汰

在隨機淘汰的場景下獲取待刪除的鍵值對，隨機找hash桶再次hash指定位置的dictEntry即可。

Redis中的淘汰機制都是幾近于算法實現的，主要從性能和可靠性上做平衡，所以并不是完全可靠，所以開發者們在充分了解Redis淘汰策略之后還應在平時多主動設置或更新key的expire時間，主動刪除沒有價值的數據，提升Redis整體性能和空間。