Redis内存淘汰策略：LRU缓存淘汰算法
什么是Redis内存淘汰策略？
Redis是一种快速的内存数据库，但是内存有限。为了充分利用可用内存空间，Redis实现了一种内存淘汰策略，以确保存储的数据不会超出可用内存。当内存达到配置的最大限制时，Redis会根据一定的策略删除一些键值对数据，从而腾出空间来存储新的数据。
LRU缓存淘汰算法
Redis中最常用的内存淘汰策略是LRU（Least Recently Used）缓存淘汰算法。LRU算法的基本思想是，当缓存空间满时，删除最近最少使用的数据，以便为新的数据腾出空间。
LRU算法的实现非常简单，Redis使用一个数据结构称为LRU链表来记录最近使用的键值对的顺序。当需要淘汰数据时，Redis会删除链表尾部的数据，然后将新的数据插入链表头部。这样就保证了链表头部的数据是最近访问的，而链表尾部的数据是最近最少访问的。
Redis中配置LRU缓存淘汰策略
在Redis中，可以通过maxmemory-policy参数来配置内存淘汰策略。默认情况下，Redis采用的是noeviction策略，当内存满了以后，任何写操作都会返回错误。
要配置为LRU淘汰策略，可以将maxmemory-policy参数设置为"allkeys-lru"。这表示当内存满时，Redis会选择最近最少使用的键值对进行淘汰。
可以通过Redis的配置文件redis.conf来设置这个参数，或者通过config set命令在运行时修改这个参数。
示例代码
下面是一个使用Redis的Python示例代码，演示了如何配置LRU淘汰策略。
import redis
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置最大内存为100MB
r.config_set('maxmemory', '100mb')
# 设置内存淘汰策略为LRU
r.config_set('maxmemory-policy', 'allkeys-lru')
# 存储100个键值对
for i in range(100):
r.set(f'key{i}', f'value{i}')
# 查看当前内存使用情况
print(r.info('memory')['used_memory_human'])
# 存储第101个键值对，触发内存淘汰
r.set('key101', 'value101')
# 查看当前内存使用情况
print(r.info('memory')['used_memory_human'])
类图
下面是一个简单的类图，描述了Redis中与内存淘汰策略相关的类和接口。
classDiagram
class Redis {
+config_set(key: str, value: str)
+set(key: str, value: str)
+get(key: str): str
+info(section: str): dict
}
class MemoryEvictionPolicy {
<<interface>>
+evict(redis: Redis)
}
class LRU implements MemoryEvictionPolicy {
+evict(redis: Redis)
}
class NoEviction implements MemoryEvictionPolicy {
+evict(redis: Redis)
}
Redis --> MemoryEvictionPolicy
LRU --|> MemoryEvictionPolicy
NoEviction --|> MemoryEvictionPolicy
结论
LRU缓存淘汰算法是Redis中常用的内存淘汰策略，通过将最近最少使用的数据删除来腾出内存空间。在实际使用中，可以根据业务需求和数据访问模式来选择合适的内存淘汰策略，以充分利用有限的内存资源。在配置Redis时，可以通过设置maxmemory-policy参数将Redis的内存淘汰策略设置为LRU，以便自动进行内存淘汰。
