redis内存淘汰算法

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一、Redis过期键删除策略和内存淘汰策略懒惰删除+定期删除
key过期后，并不会立即删除。使用时会先判断key是否过期，如果过期则删除。
对不内存友好，CPU友好
偶尔随机识别部分数据（不是全部）是否过期，过期则删除
参数用于配置每秒执行多少次周期性删除。默认值为10，即100ms/次

中的maxmemory-samples参数用于指定每次检测多少数据。标准5
不适合CPU，内存友好

中的maxmemory参数配置了redis的最大内存，maxmemory策略配置了内存淘汰策略，当redis内存达到最大后，会根据内存淘汰策略淘汰部分数据。
redis提供了8种内存驱逐策略：
no-eviction：当内存达到最大时，无法写入新数据，并报错
allkeys-lru：当内存达到最大时，淘汰最近最少使用的数据（最常用的策略）
allkeys-random：当内存达到最大时，随机淘汰
allkeys-lfu:当内存达到最大值时，最近最少使用的数据会被淘汰
     volatitle-lru:当内存达到最大值时，最近最少使用的数据会从过期的数据中淘汰键设置最少使用的数据
   volatitle-ttl：当内存到达时。最大，最早过期的数据被淘汰
 标准LRU算法需要维护一个链表，链表按照使用时间排序，当需要删除数据时，会从尾部删除部分数据链接列表。
标准的LRU算法需要大量的计算，而redis使用了类似于LRU算法的操作。
redis为每个key维护一个24位的属性字段来记录最后使用的时间戳。Redis根据maxmemory样本随机抽取部分数据，淘汰最旧的数据，减少内存。后来redis引入了淘汰池。淘汰池中的数据量等于maxmemory-samples。剩余最旧的数据将被保留到淘汰池中，等待下一个周期。
为什么需要LFU算法？
现在假设这样一个场景：redis中有两个键A和B，它们的使用频率如上所示，当达到$时，因为A的使用晚于B，根据LRU算法，淘汰B，但是从使用频率来看，B的使用频率明显高于A，所以应该淘汰A。
为了解决上述问题，Redis引入了LFU算法来淘汰最少使用的数据。原理如下：
LFU为每个数据维护一个计数器，每次使用都会增加计数器并消除使用最少的密钥。但这又产生了新的问题：
①如果一个新的key的计数器为0，那么它就可以一直被淘汰
Redis的解决方案：redis给每个新的key一个初始值计数器的值
②某个按键可能在前一段时间被频繁使用，但在一定时间后使用频率会降低。
    Redis解决方案：如果某个key一段时间内没有使用，计数器就会递减
 

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二、redis淘汰策略有哪些详细信息就在下面。
volatile-lru：从哈希表中随机选择多个具有过期时间（[i].expires）的键，并对所选键使用lallkey-lru：从哈希表（）中选择所有键[i].expires)从哈希表([i].dict)中随机选择多个键，并使用lru算法进行选择从键中删除volatile-ttl。选择哈希表（.db[i]].expires，服务器过期）并在所选键中选择.volatile-random：哈希表（[i].expires）。allkeys-random：从所有key的哈希表（[i].dict）中随机选择并删除数据。
Redis是一个采用ANSIC语言编写的开源日志型键值数据库，具有网络支持、基于内存的持久性，并提供多种语言的API。