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1. 引入

在 Redis——数据过期策略 的“引入”部分讲解过，Redis 的数据存在内存中，而内存容量相对较小，不能将大量数据 无限期 地缓存。然而，对于有些场景，例如 缓存击穿 的解决方案二——逻辑过期，需要将一部分数据 “无限期” 地缓存到 Redis 中；或者在某一时间段内，海量查询请求使得大量数据缓存到 Redis 中。

那么当缓存的数据越来越多，直至 Redis 的最大内存限制时，Redis 会如何应对呢？这就涉及到本文要讲的 数据淘汰策略 (缓存淘汰策略)，即 Redis 在内存达到最大限制时，为了释放空间，选择键删除的方式。

2. 讲解

2.1 Redis 中的 8 种数据淘汰策略

Redis 的数据淘汰策略共有 8 种：

• noeviction：不淘汰任何键，内存达到最大限制后不允许写入新数据，是 默认策略。
• volatile-ttl：对设置了 TTL (Time-to-Live，过期时间) 的键，比较键的剩余 TTL 值，TTL 越小的值，越先淘汰。
• allkeys-random：对于所有键，随机选择并淘汰。
• volatile-random：对于设置了 TTL 的键，随机选择并淘汰。
• allkeys-lru：对于所有键，基于 LRU 算法进行淘汰。
• volatile-lru：对于设置了 TTL 的键，基于 LRU 算法进行淘汰。
• allkeys-lfu：对于所有键，基于 LFU 算法进行淘汰。
• volatile-lfu：对于设置了 TTL 的键，基于 LFU 算法进行淘汰。

在 Redis 的 redis.conf 配置文件中，配置方式如下：

maxmemory-policy allkeys-lru # 使用 对所有键按 LRU 淘汰 的策略

2.2 LRU 和 LFU 算法

• LRU (Least Recently Used，最近最少使用)：重点关注数据的 使用时间，淘汰 最久未使用 的数据。假如三个键 name, age, weight 从前到后依次缓存到 Redis 中，并且使用的顺序为 age -> name -> weight -> name，如果需要基于 LRU 淘汰，则淘汰的优先级是 age > weight > name。
• LFU (Least Frequently Used，最少频率使用)：重点关注数据的 使用频率，淘汰 使用频率最低 的数据。

2.3 建议

• 一般情况下，使用 allkeys-lru 策略，把 最近最常用 的数据留在缓存中。因为大部分情况下，数据都是有 冷热 之分的，也就说有些数据 访问频率 高，有些低；然而 很久之前的 访问频率高的 数据再被访问的可能性不大，所以不需要缓存很久之前的数据。综上所述，一般情况适合使用 allkeys-lru 策略。

3. 总结

当 Redis 的内存达到最大限制时，Redis 会根据指定数据淘汰策略，选择一些数据进行淘汰。其中，需要重点理解 LRU (淘汰最久未使用的数据) 和 LFU (淘汰使用频率最低的数据) 这两种算法。在生产中，建议使用 allkeys-lru 这种数据淘汰策略，保存 最近最常用 的数据。