我们知道Redis是分布式内存数据库，基于内存运行，可是有没有想过比较好的服务器内存也不过几百G，能存多少数据呢，当内存占用满了之后该怎么办呢？Redis的内存是否可以设置限制？ 过期的key是怎么从内存中删除的？不要怕，本篇我们一起来看一下Redis的内存淘汰策略是如何释放内存的，以及过期的key是如何从内存中删除的。
目录
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介绍
开篇提到Redis是基于内存的数据库，当内存满了的时候会发生什么呢？Redis的内存是否可以设置限制？ 过期的key是怎么从内存中删除的？
其实在Redis中是可以设置内存最大限制的，因此我们不用担心Redis占满机器的内存影响其他服务，这个参数maxmemory是可以配置的：
- #配置文件
- maxmemory <bytes>
- 下面的写法均合法：
- maxmemory 1024000
- maxmemory 1GB
- maxmemory 1G
- maxmemory 1024KB
- maxmemory 1024K
- maxmemory 1024MB
- ...
-
- #命令行
- 127.0.0.1:6379> config get maxmemory
- 1) "maxmemory"
- 2) "0"
- 127.0.0.1:6379> config set maxmemory 1GB
- OK
- 127.0.0.1:6379> config get maxmemory
- 1) "maxmemory"
- 2) "1073741824"
maxmemory参数默认值为0。因32位系统支持的最大内存为4GB，所以在32位系统上Redis的默认最大内存限制为3GB；在64位系统上默认Redis最大内存即为物理机的可用内存；
内存淘汰策略
Redis中共有下面八种内存淘汰策略：
- volatile-lru：设置了过期时间的key使用LRU算法淘汰；
- allkeys-lru：所有key使用LRU算法淘汰；
- volatile-lfu：设置了过期时间的key使用LFU算法淘汰；
- allkeys-lfu：所有key使用LFU算法淘汰；
- volatile-random：设置了过期时间的key使用随机淘汰；
- allkeys-random：所有key使用随机淘汰；
- volatile-ttl：设置了过期时间的key根据过期时间淘汰，越早过期越早淘汰；
- noeviction：默认策略，当内存达到设置的最大值时，所有申请内存的操作都会报错(如set,lpush等)，只读操作如get命令可以正常执行；
LRU、LFU和volatile-ttl都是近似随机算法；
使用下面的参数maxmemory-policy配置淘汰策略：
- #配置文件
- maxmemory-policy noeviction
-
- #命令行
- 127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
- 1) "maxmemory-policy"
- 2) "noeviction"
- 127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-random
- OK
- 127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
- 1) "maxmemory-policy"
- 2) "allkeys-random"
在缓存的内存淘汰策略中有FIFO、LRU、LFU三种，其中LRU和LFU是Redis在使用的。
FIFO是最简单的淘汰策略，遵循着先进先出的原则，这里简单提一下：
LRU算法
LRU（Least Recently Used）表示最近最少使用，该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”。
LRU算法的常见实现方式为链表：
新数据放在链表头部 ，链表中的数据被访问就移动到链头，链表满的时候从链表尾部移出数据。
而在Redis中使用的是近似LRU算法，为什么说是近似呢？Redis中是随机采样5个（可以修改参数maxmemory-samples配置）key，然后从中选择访问时间最早的key进行淘汰，因此当采样key的数量与Redis库中key的数量越接近，淘汰的规则就越接近LRU算法。但官方推荐5个就足够了，最多不超过10个，越大就越消耗CPU的资源。
但在LRU算法下，如果一个热点数据最近很少访问，而非热点数据近期访问了，就会误把热点数据淘汰而留下了非热点数据，因此在Redis4.x中新增了LFU算法。
在LRU算法下，Redis会为每个key新增一个3字节的内存空间用于存储key的访问时间；
LFU算法
LFU（Least Frequently Used）表示最不经常使用，它是根据数据的历史访问频率来淘汰数据，其核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。
LFU算法反映了一个key的热度情况，不会因LRU算法的偶尔一次被访问被误认为是热点数据。
LFU算法的常见实现方式为链表：
新数据放在链表尾部 ，链表中的数据按照被访问次数降序排列，访问次数相同的按最近访问时间降序排列，链表满的时候从链表尾部移出数据。
过期删除策略
前面介绍的LRU和LFU算法都是在Redis内存占用满的情况下的淘汰策略，那么当内存没占满时在Redis中过期的key是如何从内存中删除以达到优化内存占用的呢？
官网：https://redis.io/commands/expire#expire-accuracy
在Redis中过期的key不会立刻从内存中删除，而是会同时以下面两种策略进行删除：
- 惰性删除：当key被访问时检查该key的过期时间，若已过期则删除；已过期未被访问的数据仍保持在内存中，消耗内存资源；
- 定期删除：每隔一段时间，随机检查设置了过期的key并删除已过期的key；维护定时器消耗CPU资源；
Redis每10秒进行一次过期扫描：
- 随机取20个设置了过期策略的key；
- 检查20个key中过期时间中已过期的key并删除；
- 如果有超过25%的key已过期则重复第一步；
这种循环随机操作会持续到过期key可能仅占全部key的25%以下时，并且为了保证不会出现循环过多的情况，默认扫描时间不会超过25ms；
AOF和RDB的过期删除策略
前面介绍了Redis的持久化策略RDB和AOF，当Redis中的key已过期未删除时，如果进行RDB和AOF的持久化操作时候会怎么操作呢？
- 在RDB持久化模式中我们可以使用save和bgsave命令进行数据持久化操作
- 在AOF持久化模式中使用rewriteaof和bgrewriteaof命令进行持久化操作
这四个命令都不会将过期key持久化到RDB文件或AOF文件中，可以保证重启服务时不会将过期key载入Redis。
为了保证一致性，在AOF持久化模式中，当key过期时候，会同时发送DEL命令给AOF文件和所有节点；
从节点不会主动的删除过期key除非它升级为主节点或收到主节点发来的DEL命令；
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