Redis 是一个高性能的键值存储数据库，广泛用于缓存、会话存储、消息队列、消息中间件和数据库等场景。Redis 的内存是有限的，当内存使用达到上限时，Redis 需要通过内存淘汰策略来释放空间，避免系统崩溃或性能下降。
一、内存淘汰策略概述
当Redis 实例使用的内存超过 maxmemory 配置限制时，它会根据配置的淘汰策略（maxmemory-policy）决定如何处理新写入的数据以及现有数据。Redis 提供了多种内存淘汰策略，这些策略决定了当内存不足时，哪些键值对会被删除以释放空间。
Redis 支持以下几种主要的内存淘汰策略：
1. noeviction：默认策略，不淘汰任何键，一旦达到内存限制，则返回错误给写操作。
2. volatile-lru：从设置了过期时间的键中，尝试移除最近最少使用的键。
3. allkeys-lru：移除所有键中最久未被使用的键，无论是否设置了过期时间。
4. volatile-lfu：从设置了过期时间的键中，移除最少频率使用的键。
5. allkeys-lfu：移除所有键中访问频率最低的键。
6. volatile-random：随机移除设置了过期时间的键。
7. allkeys-random：随机移除任意键。
8. volatile-ttl：从设置了过期时间的键中，优先移除即将过期的键。
原理：当内存不足时，Redis 不会自动淘汰任何键，而是直接返回错误。 适用场景：适用于对数据完整性和一致性要求极高的场景，例如存储重要业务数据的 Redis 实例。在这种情况下，开发者需要通过其他方式（如增加内存、优化数据结构）来避免内存不足的问题。
原理：从所有键中随机选择并淘汰最近最少使用的键。Redis 使用近似 LRU 算法来估算键的使用频率。 适用场景：适用于缓存场景，尤其是数据访问模式符合 LRU 特性的场景。例如，电商网站的热门商品缓存，用户频繁访问的商品会被保留，而长时间未访问的商品会被淘汰。
原理：从设置了过期时间的键中随机选择并淘汰最近最少使用的键。 适用场景：适用于需要对部分数据设置过期时间的场景，例如会话存储。在这种情况下，只有设置了过期时间的键会被淘汰，未设置过期时间的键不会受到影响。
原理：从所有键中随机选择并淘汰。 适用场景：适用于对数据访问模式没有明确规律的场景，或者对数据丢失不敏感的场景。例如，某些临时数据的存储。
原理：从设置了过期时间的键中随机选择并淘汰。 适用场景：适用于需要对部分数据设置过期时间的场景，但数据访问模式较为随机，无法通过 LRU 或 LFU 策略有效淘汰。
原理：从设置了过期时间的键中淘汰即将过期的键。 适用场景：适用于需要优先淘汰即将过期数据的场景。例如，日志存储系统中，旧日志的过期时间较短，可以优先被淘汰。
原理：从所有键中随机选择并淘汰最近最少频繁使用的键。Redis 使用近似 LFU 算法来估算键的使用频率。 适用场景：适用于数据访问模式符合 LFU 特性的场景。例如，某些热点数据会被频繁访问，而冷数据会被淘汰。
原理：从设置了过期时间的键中随机选择并淘汰最近最少频繁使用的键。 适用场景：适用于需要对部分数据设置过期时间的场景，且数据访问模式符合 LFU 特性。
三、内存淘汰策略的底层实现
LRU 链表：每个键值对都维护一个 LRU 链表，记录键的访问时间。
采样淘汰：当需要淘汰键时，Redis 会从链表中随机采样几个键，选择其中 LRU 的键进行淘汰。
2. LFU 算法的实现
LFU 计数器：每个键值对维护一个 LFU 计数器，记录键的访问频率。
衰减机制：LFU 计数器会随着时间衰减，以模拟键的使用频率变化。
随机淘汰策略的实现非常简单，Redis 会从所有键中随机选择一个键进行淘汰。
四、内存淘汰策略的性能与优化
1. 性能分析
LRU 和 LFU 的近似实现：Redis 的 LRU 和 LFU 算法是近似的，通过采样和计数器来估算键的使用频率。这种近似实现虽然牺牲了一定的准确性，但显著提高了性能。
随机淘汰的性能：随机淘汰策略的性能较高，因为其算法简单，不需要维护额外的数据结构。
2. 优化建议
选择合适的淘汰策略：根据数据访问模式和业务需求选择合适的淘汰策略。例如，缓存场景优先选择 LRU 或 LFU，会话存储优先选择 volatile-lru。
合理设置过期时间：对于需要设置过期时间的键，合理设置过期时间可以减少不必要的淘汰操作。
监控内存使用：通过 Redis 提供的监控工具（如 INFO 命令）实时监控内存使用情况，及时调整淘汰策略或优化数据结构。
结合持久化策略：对于重要数据，可以结合 Redis 的持久化策略（如 RDB 或 AOF）来确保数据的持久性。
