Redis 内存淘汰策略盘点

在使用 Redis 时，内存管理至关重要。当 Redis 内存达到设定的上限时，需要通过内存淘汰策略来决定清理哪些数据，以保证新数据能够正常写入。以下将对 Redis 的内存淘汰策略进行详细盘点。

noeviction 这是 Redis 的默认策略。在这种策略下，当内存使用达到上限后，Redis 不会淘汰任何数据，而是直接拒绝执行会导致内存增加的写操作，比如 SET、LPUSH 等，只允许执行读操作。此策略适用于对数据完整性要求极高，不允许数据丢失的场景，但可能会因内存不足导致写操作失败。

volatile-lru 该策略会在设置了过期时间的键值对中，使用 LRU（最近最少使用）算法挑选最近最少被访问的数据进行淘汰。LRU 算法认为最近使用过的数据在未来被使用的可能性更大，所以优先淘汰最久未使用的数据。这种策略能够在一定程度上保证热点数据留在内存中，适用于大部分需要缓存且数据有过期时间的场景。

allkeys-lru 与 volatile-lru 不同，allkeys-lru 会在所有键值对（无论是否设置了过期时间）中使用 LRU 算法淘汰数据。这一策略能更好地保证整体数据的热点性，让经常访问的数据始终保留在内存中，适合对缓存命中率要求较高，不区分数据是否有过期时间的场景。

volatile-random 此策略会从设置了过期时间的键值对中随机选择数据进行淘汰。这种方式没有考虑数据的访问频率等因素，相对来说比较简单粗暴，在实际应用中较少使用，除非对数据的淘汰没有特定要求。

allkeys-random 从所有键值对中随机选择数据进行淘汰，不管数据是否设置了过期时间。与 volatile-random 类似，随机性较强，缺乏对数据特性的考量。

volatile-ttl 该策略会优先淘汰剩余过期时间最短的数据。这对于一些对数据时效性要求较高的场景较为适用，比如限时优惠活动等，能保证内存中保留的是过期时间较长的数据。

了解并合理选择 Redis 的内存淘汰策略，能够优化 Redis 的内存使用，提升系统性能，确保应用程序的稳定运行。