Redis过期策略和内存淘汰机制

过期策略

为什么不用定时删除策略?

定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略。

定期删除，redis默认每隔100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每隔100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除。

惰性删除，也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除。

过期策略存在的问题，由于redis定期删除是随机抽取检查，不可能扫描清除掉所有过期的key并删除，然后一些key由于未被请求，惰性删除也未触发。这样redis的内存占用会越来越高。此时就需要内存淘汰机制。

在redis.conf 里面有个配置策略 maxmemory-policy ，它有几个可选值：

noeviction：默认的策略，即当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令都会报错；

allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰。推荐使用。
适用场景：如果我们的应用对缓存的访问都是相对热点数据，就可以选择这个策略；

allkeys-random：随机移除某个key。
适合的场景：如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等，则可以使用这个策略。

从已经设置了过期时间的key中去选择。
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。

volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰。

volatile-ttl：从已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；适合场景：这种策略使我们可以向Redis提示哪些key更适合被淘汰，可以自己控制。