我们知道，Redis是一款高性能的KV型分布式内存数据库。但是，由于内存资源始终是有限的，因此它必须遵循约定地过期Key删除策略与内存淘汰机制来保障内存资源的合理分配，从而使系统能够高效稳定地运行。

1. 过期删除策略

在Redis中，它使用了“定期删除策略+惰性删除策略”来实现过期删除策略，定期删除策略是集中处理，而惰性删除策略是零散处理。

Redis 内部维护了一个独立的过期字典用于存储所有过期的 Key，Redis 会将每个设置了过期时间的 Key 放入到这个独立的过期字典中。

Redis 会定期地遍历过期字典，并删除其中过期的 Key。为了减少删除操作对 Redis 性能的影响，Redis 采用了分步删除（lazy delete）的方式：每次只删除少量的过期 Key，直到全部删除完毕。

除了定期地遍历过期字典删除过期Key之外，Redis还会使用惰性删除策略来删除过期的 Key，即Redis 接收到一个读写操作请求时，会首先检查该 Key 是否过期，如果过期了就立即删除。

1.1 定期删除策略

定期删除策略指定期每隔一段时间执行一次过期键删除操作，并通过限制删除操作执行时长和频率来减少删除操作对CPU时间的影响。

它可以通过redis.conf配置文件中的hz来进行配置，如图1所示：

如图1所示，Redis 默认每 1 秒执行10次过期扫描，也就是每 100 ms 执行一次。每次执行过期扫描并不会遍历过期字典中的所有Key，而是采用了一种简单的贪心策略，如图2所示：

如图2所示，定期删除策略的执行流程为：

• 1）根据redis.conf中的hz配置的执行频率值，定时serverCron方法去执行清理；
• 2）从过期字典中随机选择20个已经过期的Key；
• 3）删除已经选择的这20个已经过期的 Key；
• 4）删除完成之后，继续检查过期的Key的比率是否超过25%，如果超过，继续重复执行“2）与3）”，否则结束。

在redis.conf配置文件中，hz参数的取值范围是1~500。在设置hz参数时需要注意的是，如果删除操作执行次数过多、执行时间太长，就会导致占用大量CPU资源去进行删除操作；如果删除操作次数太少、执行时间短，就会导致内存资源被持续占用，得不到释放。通常情况下，不建议超过100，只有在请求延时非常低的情况下可以将值提升到100。

1.2 惰性删除策略

对于惰性删除策略，它相对比较简单，当Redis客户端进行读写操作请求时，先检查一下Key是否过期，如果过期则立即删除，并且不再提供值返回给客户端。相对于定期删除策略，惰性删除策略不会在特定的时间点去主动删除过期Key，而是等到客户端尝试访问它的时候再判断Key是否过期。

由此可见，惰性删除策略对CPU比较友好，但也可能会导致过多过期键长时间得不到清理并被积压，从而增加了内存开销，使占用的内存得不到及时的释放。因此，只有当Key失效而又没有被占用太长的时间时，才能体现出它的优越性。

最后，在Redis主从架构中还需要小心主从不同步带来的过期Key删除问题：即一个Slave节点因网络等问题而未与Master进行及时同步，此时如果Master上执行了过期Key删除操作并未及时同步给Slave节点。这时，这些Master删除的过期Key因未同步删除操作的原因仍会存在于Slave节点上，从而带来了一系列安全隐患，因此要注意处理这种情况。

2. 内存淘汰机制

2.1 内存淘汰策略概述

当 Redis 达到最大内存限制时，它会根据配置好的内存淘汰策略决定哪些Key被删除。Redis 提供的内存淘汰策略有如下8种：

1）noeviction

它是Redis系统默认的内存淘汰策略，该策略表示当内存不足以容纳新写入数据时，新的写操作会被拒绝，Redis会返回错误。这样，我们就可以保证已有数据的安全，同时系统开发者或运维人员也会得到明确的信号去增加Redis的内存，或者寻找其他的解决方案。

因此，在任何对数据的完整性和可靠性有严格要求，不能接受任何形式数据丢失的场景中，应该选择noeviction作为Redis的内存淘汰策略。

2）allkeys-lru

LRU 算法即为最近最少使用算法，该策略会根据LRU算法在内存不足以容纳新数据时，优先淘汰掉最长时间未被使用的缓存Key。

3）volatile-lru

该策略在过期的Key中使用LRU算法进行淘汰，即优先淘汰那些已经设定了过期时间且最近最少使用的Key，从而可以更好地利用有限的内存资源。

4）allkeys-random

该策略提供了一种简单有效，且执行效率都相对较高的方式来处理内存压力，它会在所有的Key中随机选择一个Key进行淘汰，它并不关心这个Key是否设置了过期时间，也不关心这个Key被访问的频率或者时间。因此，由于所有数据都有可能被随机淘汰，这就避免了某些数据因为访问频率低而被频繁淘汰的结果，从而在一定程度上保证了所有数据在Redis中的生存机会均等。

5）volatile-random

该策略同样并不考虑缓存Key被访问的频率或者时间，会从那些已设置过期时间的Key中随机选择一个进行删除，从而确保了那些重要的、永久的数据Key不会被删除。

6）volatile-ttl

该策略会在设置了过期时间的Key中，优先删除 TTL (Time To Live) 值最小的键，也就是最快过期的键。

7）allkeys-lfu

LFU 算法即为最不常用算法（根据使用频率进行计算），该策略根据LFU 算法将优先删除那些最不常用的Key。当内存达到上限时，Redis会计算每个Key的使用频率，并删除使用频率最低的Key。

8）volatile-lfu

该策略会从哪些设置了过期时间的Key中，优先淘汰使用频率最低的Key。如果存在一些Key没有设置过期时间，那么这些Key将永远不会被淘汰，即使内存已经达到了上限。因此，在使用该策略时，一定要确保所有的键都设置了合理的过期时间。

2.2 相关操作与设置

1）获取Redis能使用的最大内存大小

config get maxmemory

运行结果如下图所示：

2）获取Redis内存淘汰策略

config get maxmemory-policy

运行结果如下图所示：

3）在redis.conf配置文件中设置淘汰策略，如下图所示：

4）在redis.conf配置文件中设置内存限制，如下图所示：

5）通过命令方式设置内存淘汰策略与内存限制（这种方式仅限于临时生效，因此不推荐），如下所示：

# 设置内存淘汰策略 
config set maxmemory-policy allkeys-lru

#设置内存限制 
config set maxmemory 100mb