Redis作为当前最常用的开源内存数据库，读写性能都十分高，据官方数据表示Redis读的速度是110000次/秒,写的速度是81000次/秒。

redis内存淘汰策略

redis配置参数 maxmemory限制内存大小Redis就会根据用户配置的淘汰策略选出无用的key；

 

 

那么Redis内存淘汰策略是如何工作的呢？

首先，客户端会发起需要更多内存的申请；

其次，Redis检查内存使用情况，如果实际使用内存已经超出maxmemory，Redis就会根据用户配置的淘汰策略选出无用的key；

最后，确认选中数据没有问题，成功执行淘汰任务。

当前Redis3.0版本支持的淘汰策略有6种：

1. volatile-lru：从设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选出最近最少使用的数据淘汰。没有设置过期时间的key不会被淘汰，这样就可以在增加内存空间的同时保证需要持久化的数据不会丢失。

2. volatile-ttl：除了淘汰机制采用LRU，策略基本上与volatile-lru相似，从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，ttl值越大越优先被淘汰。

3. 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。当内存达到限制无法写入非过期时间的数据集时，可以通过该淘汰策略在主键空间中随机移除某个key。

4. allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰，该策略要淘汰的key面向的是全体key集合，而非过期的key集合。

5. allkeys-random：从数据集(server.db[i].dict）中选择任意数据淘汰。

6. no-enviction：禁止驱逐数据，也就是当内存不足以容纳新入数据时，新写入操作就会报错，请求可以继续进行，线上任务也不能持续进行，采用no-enviction策略可以保证数据不被丢失，这也是系统默认的一种淘汰策略。

 

LRU淘汰

LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。

在服务器配置中保存了 lru 计数器 server.lrulock，会定时（redis 定时程序 serverCorn()）更新，server.lrulock 的值是根据 server.unixtime 计算出来进行排序的，然后选择最近使用时间最久的数据进行删除。另外，从 struct redisObject 中可以发现，每一个 redis 对象都会设置相应的 lru。每一次访问数据，会更新对应redisObject.lru

在Redis中，LRU算法是一个近似算法，默认情况下，Redis会随机挑选5个键，并从中选择一个最久未使用的key进行淘汰。在配置文件中，按maxmemory-samples选项进行配置，选项配置越大，消耗时间就越长，但结构也就越精准。

TTL淘汰

Redis 数据集数据结构中保存了键值对过期时间的表，即 redisDb.expires。与 LRU 数据淘汰机制类似，TTL 数据淘汰机制中会先从过期时间的表中随机挑选几个键值对，取出其中 ttl 最大的键值对淘汰。同样，TTL淘汰策略并不是面向所有过期时间的表中最快过期的键值对，而只是随机挑选的几个键值对。

随机淘汰：

在随机淘汰的场景下获取待删除的键值对，随机找hash桶再次hash指定位置的dictEntry即可。