Redis采用的是定期删除+懒惰删除策略。
（1）定期删除策略
Redis会将每个设置了过期时间的key放入到一个独立的字典里，默认每100ms进行一次过期扫描：
1.随机抽取20个key
2.删除这20个key中过期的key
3.如果过期的key比例超过1/4，重复步骤1，继续删除。
问题1：为什么不扫描所有的key
由于redis是单线程，而且为了防止每次扫描过期的 key 比例都超过 1/4，导致不停循环卡死线程，Redis 为每次扫描添加了上限时间，默认是 25ms。
问题2：为什么 Redis 每次扫描的上限时间是 25ms，还会出现上面的情况？
因为 Redis 是单线程，每个请求处理都需要排队，而且由于 Redis 每次扫描都是 25ms，也就是每个请求最多 25ms，100 个请求就是 2500ms。
如果有大批量的 key 过期，要给过期时间设置一个随机范围，而不宜全部在同一时间过期，分散过期处理的压力。
（2）从库的过期策略
从库不会进行过期扫描，从库对过期的处理是被动的。主库在 key 到期时，会在 AOF 文件里增加一条 del 指令，同步到所有的从库，从库通过执行这条 del 指令来删除过期的 key。
因为指令同步是异步进行的，所以主库过期的 key 的 del 指令没有及时同步到从库的话，会出现主从数据的不一致，主库没有的数据在从库里还存在。
（3）懒惰删除策略
删除指令 del 会直接释放对象的内存，大部分情况下，这个指令非常快，没有明显延迟。不过如果删除的 key 是一个非常大的对象，比如一个包含了千万元素的 hash，又或者在使用 FLUSHDB 和 FLUSHALL 删除包含大量键的数据库时，那么删除操作就会导致单线程卡顿。
redis 4.0 引入了 lazyfree 的机制，它可以将删除键或数据库的操作放在后台线程里执行， 从而尽可能地避免服务器阻塞。
（4）unlink
unlink指令，能对删除操作进行懒处理，丢给后台线程异步回收内存。
（5）flush
flushdb 和 flushall 指令，用来清空数据库，这也是极其缓慢的操作。Redis 4.0 同样给这两个指令也带来了异步化，在指令后面增加 async 参数就可以将操作交给后台线程慢慢进行运行。
（6）异步队列
如果主线程要回收某些大且过期的对象，会将这个key的内存回收操作包装成一个任务，放进异步队列，后台线程会从这个异步队列中取任务，任务队列中，主线程和异步线程可同时操作，因此是一个线程安全的队列。
（7）更多异步删除点
slave-lazy-flush 从库接受完 rdb 文件后的 flush 操作
lazyfree-lazy-eviction 内存达到 maxmemory 时进行淘汰
lazyfree-lazy-expire key 过期删除
lazyfree-lazy-server-del rename 指令删除 destKey（8）内存淘汰机制
Redis 的内存占用会越来越高。Redis 为了限制最大使用内存，提供了 redis.conf 中的配置参数 maxmemory。当内存超出 maxmemory，Redis 提供了几种内存淘汰机制让用户选择，配置 maxmemory-policy：
1.noeviction：当内存超出 maxmemory，写入请求会报错，但是删除和读请求可以继续。（不推荐）
2.allkeys-lru：当内存超出 maxmemory，在所有的 key 中，移除最少使用的key。只把 Redis 既当缓存是使用这种策略。（推荐）。
3.allkeys-random：当内存超出 maxmemory，在所有的 key 中，随机移除某个 key。
4.volatile-lru：当内存超出 maxmemory，在设置了过期时间 key 的字典中，移除最少使用的 key。把 Redis 既当缓存，又做持久化的时候使用这种策略。
5.volatile-random：当内存超出 maxmemory，在设置了过期时间 key 的字典中，随机移除某个key。
6.volatile-ttl：当内存超出 maxmemory，在设置了过期时间 key 的字典中，优先移除 ttl 小的。（9）LRU算法
实现 LRU 算法除了需要 key/value 字典外，还需要附加一个链表，链表中的元素按照一定的顺序进行排列。当空间满的时候，会踢掉链表尾部的元素。当字典的某个元素被访问时，它在链表中的位置会被移动到表头。所以链表的元素排列顺序就是元素最近被访问的时间顺序。
Redis使用的是随机LRU算法，Redis 为每一个 key 增加了一个24 bit的字段，用来记录这个 key 最后一次被访问的时间戳。
注意 Redis 的 LRU 淘汰策略是懒惰处理，也就是不会主动执行淘汰策略，当 Redis 执行写操作时，发现内存超出 maxmemory，就会执行 LRU 淘汰算法。这个算法就是随机采样出5(默认值)个 key，然后移除最旧的 key，如果移除后内存还是超出 maxmemory，那就继续随机采样淘汰，直到内存低于 maxmemory 为止。
