本文目录一览：
- 1、Redis过期键删除策略和内存淘汰策略
- 2、Redis内存满了怎么办?
- 3、redis数据淘汰策略是什么
- 4、Redis数据的过期与淘汰
- 5、Redis的LRU缓存淘汰算法实现
- 6、redis淘汰策略有哪些
2、（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除 所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的 。
3、然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰 。
4、每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合，淘汰掉最旧的一个，然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用 。redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿 。
5、//redis2 return 101； redis3 return 1； redis对过期键采用了lazy expiration：在访问key的时候判定key是否过期，如果过期，则进行过期处理 。
6、值得一提的是，设置expire会消耗额外的内存 ， 所以 使用allkey-lru可以更高效地使用内存，因为这样使用的时候不需要设置过期时间 。Redis使用的并不是完全LRU算法，而是近似LRU算法 。
Redis内存满了怎么办?可以尝试优化网络设置，如调整TCP参数、更换网络硬件等 。Redis内存使用过多：如果Redis已经占用了大部分可用内存，会导致set操作变慢或失败 。可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等 。
Redis可以用使用 expire 指令设置过期时间，在Redis内部，每当我们设置一个键的过期时间时 ， Redis就会将该键带上过期时间存放到一个过期字典中 。
在redis的配置里有着这样的一段配置：save 900 1save 300 10save 60 10000很关键的一段配置，这时RDB持久化的核心 。
redis数据淘汰策略是什么监听配置类 监听类 将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据 。
然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰 。
淘汰简介Redis官方给的警告，当内存不足时，Redis会根据配置的缓存策略淘汰部分keys，以保证写入成功 。当无淘汰策略时或没有找到适合淘汰的key时，Redis直接返回out of memory错误 。
答案是： 走内存淘汰机制。内存淘汰机制 Redis 内存淘汰机制有以下几个：noeviction： 当内存不足以容纳新写入数据时 ， 新写入操作会报错，这个一般没人用吧 ， 实在是太恶心了 。
Redis数据的过期与淘汰1、noeviction：默认策略，不淘汰数据；大部分写命令都将返回错误（DEL等少数除外） 。allkeys-lru：从所有数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰 。volatile-lru：从设置了过期时间的数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰。
2、值得一提的是，设置expire会消耗额外的内存 ， 所以 使用allkey-lru可以更高效地使用内存 ，因为这样使用的时候不需要设置过期时间 。Redis使用的并不是完全LRU算法 ， 而是近似LRU算法 。
3、如果淘汰之后还是超出，那就继续随机淘汰 ， 直到不超出为止 。如果 maxmemory-policy 是volatile-xxx，就从设置过期时间的key里采样，否则就从所有key里采样 。
4、然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰 。
Redis的LRU缓存淘汰算法实现在实现LRU算法过程中，无非两种操作，查找和修改，使用散列数组实现查找时间复杂度为O（1），使用双向链表实现修改复杂度为O（1），并且双向链表还可以维护访问顺序，所以使用这种方式，可以达到O（1） 。
当要缓存某个数据的时候 ， 先在链表中查找这个数据 。如果没有找到，则直接将数据放到链表的尾部；如果找到了，我们就把它移动到链表的尾部，然后淘汰头部数据 。
Redis 内存淘汰机制有以下几种策略：noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错 。（Redis 默认策略）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 Key 。
LRU （less recently used）是Redis唯一支持的回收算法 ， 当缓存占用的内存空间达到设置的最大空间时，会自动驱逐老的数据 。
譬如，在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点 ， 每一个服务点分配 5G 的内存大?。跎倌诖娼粽诺那榭觯纱嘶袢「冉〉姆?。
redis八种淘汰策略如下：Redis（Remote Dictionary Server ），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库 ， 并提供多种语言的API 。
redis淘汰策略有哪些1、Redis 内存淘汰机制有以下几种策略：noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错 。（Redis 默认策略）allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 Key 。
2、springboot整合Redis参考，SpringBoot整合Redis - （jianshu.com） 在整合Redis的基础上，在新加监听配置 监听配置类 监听类 将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据 。
3、volatile-lru 和 volatile-random 主要应用场景是：既有缓存，又有持久key的实例中，一般这类场景应该使用单独的Redis实例 。
4、当Redis内存超出物理内存限制时 ， 内存数据会开始和磁盘产生频繁的交换，使得性能急剧下降 。
5、在Redis的配置文件 redis.conf 文件中，配置 maxmemory 的大小参数如下所示： 倘若实际的存储中超出了Redis的配置参数的大小时，Redis中有 淘汰策略 ， 把 需要淘汰的key给淘汰掉，整理出干净的一块内存给新的key值使用 。
