Redis缓存淘汰策略值得一提的是 ， 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 。
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。
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 。
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 。
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 。
LRU算法的原理与实现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 。
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 。
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 。这就是LRU算法的全部内容 。一种LRU近似算法是最近未使用算法 。
redis数据淘汰策略是什么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。
【redis 链表 redis双向链表淘汰】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 。
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 。
定期删除策略：Redis 启用一个定时器定时监视所有的 key，判断key是否过期，过期的话就删除 。
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 。
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） 。
Redis使用的并不是完全LRU算法，而是近似LRU算法 。被删除的key也不一定是最满足LRU特征的key，而是通过近似LRU算法抽样，然后删除访问时间最古老的key 。
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 。
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