优雅使用Redis淘汰策略概览（redis的几种淘汰策略）

Redis是一个常用的内存数据库，它不仅可以用来存储数据，还可以通过一些特定的命令进行数据操作，从而方便地满足各种应用场景。在使用Redis时，我们需要注意到其中的一个重要问题：当Redis的内存已经满载时，它该如何处理新增的数据？这就需要采用Redis的淘汰策略（Eviction Policy）了。

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淘汰策略的作用是为Redis新增的数据预留出空间，它可以在内存空间接近满载时，从已有的数据集中淘汰一些旧数据，从而腾出内存空间。在Redis中，有多种淘汰策略可供选择。

1. noeviction（默认）

noeviction策略指的是：当Redis内存空间已经满载时，不执行任何的淘汰操作。在这种情况下，任何新增的数据都将被拒绝，Redis也将返回一个错误信息。如果我们没有显式地为Redis配置淘汰策略，则它将采用noeviction策略。

2. volatile-ttl

volatile-ttl策略是针对带有TTL（time-to-live）的KEY的一种淘汰策略。在这种策略下，Redis会淘汰剩余TTL时间最短的key。当Redis内存空间已经满载时，新增的key将不断地与已有的key比较TTL，从而腾出空间来存储新数据。

3. volatile-lru

volatile-lru策略是基于LRU算法的淘汰策略，仅在发生内存溢出时，才会对带TTL的key集合（即最有可能淘汰的key集合）采用最少使用算法进行淘汰。由于只考虑带TTL的key，因此常用于缓存场景的淘汰，具体实现代码如下：

“`python

“volatile-lru-cache-size”: 1024*1024*100, # 100M

“maxmemory-policy”: “volatile-lru”,

在这份代码中，“volatile-lru-cache-size”参数用于配置Redis内存空间的容量，单位为字节；“maxmemory-policy”则配置了其淘汰策略。

4. volatile-lfu

volatile-lfu策略是一种自适应的淘汰策略，它是基于LFU（Least Frequently Used）算法的，用于带TTL的key集合。在这种策略下，Redis会在一段时间内记录key的访问频次，随着时间的推移，则不断地按频次筛选出最有可能被淘汰的key进行淘汰。

5. allkeys-lru

allkeys-lru策略则是基于LRU算法的淘汰策略，它适用于所有的key，而不只是带TTL的key。在这种策略下，Redis会按照访问时间的先后顺序，将最老的key淘汰掉。

6. allkeys-lfu

allkeys-lfu策略是一种自适应的淘汰策略，它是基于LFU算法的，用于所有key。在这种策略下，Redis会在一段时间内记录key的访问频次，随着时间的推移，则不断地按频次筛选出最有可能被淘汰的key进行淘汰。

总结

在使用Redis时，我们应该尽可能地避免noeviction策略，因为它可能会导致Redis内存中的“过载”问题。而对于其他淘汰策略，则需要根据实际应用场景的特点和业务需求进行选择。例如，在缓存场景下，推荐使用volatile-lru策略，而在记录key频次场景下，则建议使用allkeys-lfu策略。

这里提供一个最常用的淘汰策略配置项总结：

```python
maxmemory 512m
maxmemory-policy allkeys-lru

在这份配置中，“maxmemory”用于配置Redis内存空间的容量，单位为字节；“maxmemory-policy”则是配置Redis的淘汰策略，这里的allkeys-lru适用于非TTL数据。当Redis内存空间即将满载时，新增的数据将会按照LRU算法进行淘汰。

以上是Redis淘汰策略的概览，如有需要，可以根据具体需求进行深入了解和掌握。

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