redis八种淘汰策略是什么redis.conf中的maxmemory参数配置了redis的最大内存，maxmemory-policy配置了内存淘汰策略 ， 当redis内存达到最大后，会根据内存淘汰策略淘汰部分数据 。
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是一个开源的使用ANSIC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 。
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 。
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 。
内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制 。
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 。
lru算法是什么呢?1、lru算法是一种页面置换算法，在对于内存中但是又不用的数据块，叫做LRU ， 操作系统会根据那些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据 。
2、lru算法是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰 。
3、是一种缓存淘汰策略 。计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除一些内容，给新内容腾位置 。大家肯定希望删掉哪些没什么用的缓存，而把有用的数据继续留在缓存里，方便之后继续使用 。
Redis缓存淘汰策略1、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 。
2、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。
3、redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来 。
4、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 。
LRU算法的原理与实现1、局部性原理是指程序在执行时往往倾向于访问相同或相似的内存地址，即时间上和空间上的局部性 。LRU算法的基本思想是，当缓存满时 ， 将最久未使用的数据块替换出去 。
2、LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小 。也就是说，当限定的空间已存满数据时 ， 应当把最久没有被访问到的数据淘汰 。
3、LRU算法的提出 ， 是基于这样一个事实：在前面几条指令中使用频繁的页面很可能在后面的几条指令中频繁使用 。反过来说，已经很久没有使用的页面很可能在未来较长的一段时间内不会被用到 。
4、LRU页面置换算法基本思想是：当需要置换一个页面时，选择最近最久未使用的页面予以淘汰 。该算法的思路是，当发生缺页中断时，选择未使用时间最长的页面置换出去 。
5、这个 ， 就是著名的局部性原理——比内存速度还要快的cache ， 也是基于同样的原理运行的 。因此 ， 我们只需要在每次调换时 ， 找到最少使用的那个页面调出内存 。这就是LRU算法的全部内容 。
redis淘汰策略有哪些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。
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 。
volatile-ttl：在设置过期时间的数据集合里 ， 淘汰剩余存活时间 （TTL） 最少的数据 noevictionl：当内存不足以写入新数据时 ， 拒绝新数据写入 。Redis 默认策略 我这里越久的数据价值越低，不在乎调用次数 。
【redis liat redis的lru算法详解】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 。
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