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过期删除和内存淘汰乍一看很像，都是做删除操作的，这么分有什么意思？
首先，设置过期时间我们很熟悉，过期时间到了，我么的键就会被删除掉，这就是我们常认识的过期删除，但是实际上的过期删除真的是这样吗？
1 过期删除策略
实际上，一般过期之后的键不是立刻删除的，一般过期键的清除策略有三种，分别是**定时删除、定期删除和惰性删除**。
1.1 定时删除
定时删除 时在设置键的**过期时间**的同时，创建一个定时器，让定时器在键过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。
定时删除看起来和我们原来想象的一样，这样对内存来说也确实比较友好，但是对CPU不友好，如果某个时间段比较多的key过期的话，可能会影响命令处理性能。
1.2 惰性删除
所谓惰性 就是不要那么勤快，随时都盯着，用的时候发现不对再去删就行了，具体就是使用的时候发现key过期了，此时再进行删除。这个策略的思路是对应用而言，只要不访问，过不过期对于业务而言都无所谓，但是这样也是有代价的，就是，如果某些key一直不来访问，那么本该过期的key，就变成常驻的key了，这种策略对CPU友好，对内存不友好。
1.3 定期删除
定期删除就是每隔一段时间，程序就对数据库进行一次检查，每次删除一部分过期键。
定时删除实际实现起来非常不容易，主要如果出现了一场，可能会有key遗漏，以及如果程序重启，原来的定时器就随之重启消失了，那就需要在启动时对过期的键进行进行一些操作，可能是重建定时器，这些都是额外的工作，而且会引入多余的复杂度。
从实际的功能而言，其实并不需要那么实时，所以**惰性删除是**可以考虑的，但是出于应删尽删的考虑，要保证最终没有漏网之鱼，那有没有这样的策略呢？
有的有的，兄弟有的，加上**定期删除**作为兜底就可以了。所以Redis过期键采用的删除策略是惰性删除+定期删除二者结合的方式进行，这样就可以以一定CPU消耗换取对内存的友好
1.3.1 定期删除需要关注的两个问题：
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定期删除的频率：
- 这取决于Redis周期任务的执行频率，周期任务里面会做关闭客户端，删除过期key的一系列任务，可以用INFO查看周期任务频率
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每次删除的数量：
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随机选取20个key判断是否过期，同时检查过期key数量占比，如果
>25%，则再抽20个重复上述流程，这里是一个循环的过程。 -
Redis为了保证定期删除不会出现循环过度导致线程卡死现象，为此增加了定期删除循环流程的时间上限，默认不过超过25ms。
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前面我们说到，过期删除和内存淘汰的区别是什么，都是做删除操作的？
我们先看它们解决的问题分别是什么？过期删除策略解决的是：过期的key怎么删除？内存淘汰策略解决的是：内存满了怎么办？
由此我们就可以推断出，它们在**
触发条件和目标**上，存在区别。
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| | 过期删除策略 | 内存淘汰策略 |
| 触发条件 | 键的过期时间到达（TTL到期） | 内存使用达到 maxmemory 限制 |
| 目标 | 清理明确声明不再需要的数据 | 腾出内存空间以维持服务可用性 |
2 内存淘汰策略
🤔 我们刚说到，内存淘汰策略是解决内存满了怎么办？Redis可以存多少数据？什么时候算满？
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在32位操作系统中，使用
maxmemory来设置最大运行内存，默认值是3G，因为32位的机器最大只支持4GB的内存，而系统本身就需要一定的内存资源来支持运行，默认3G相对合理。 -
在64位操作系统中，
maxmemory的默认值是0，表示没有内存大小限制，也可以主动配置maxmemory -
当Redis存储超过这个配置值，则触发内存淘汰，所以说，内存满了其实就是达到设置的maxmemory值了
2.1 有哪些内存淘汰策略？
2.1.1 不进行数据淘汰的策略
noeviction（Redis3.0之后，默认的内存淘汰策略）：它表示当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，这时如果有新的数据写入，会报错通知禁止写入，不淘汰任何数据但是如果没用数据写入的话，只是单纯的查询或者删除操作的话，还是可以正常工作。
2.1.2 进行数据淘汰的策略
2.1.2.1 在设置了过期时间的数据中进行淘汰
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volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值
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volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值
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volatile-lru（Redis3.0之前，默认的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最久未使用的键值
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volatile-lfu（Redis4.0后新增的内存淘汰策略）：淘汰了所有设置过期时间的键值中，最少使用的键值。
2.1.2.2 在所有数据范围内进行淘汰
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allkeys-random：随机淘汰任意键值
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allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值
-
allkeys-lfu（Redis4.0后新增的内存淘汰策略）：淘汰整个键值中最少使用的键值
2.1.3 内存淘汰算法LRU
🤔 什么是LRU算法？
LRU全称是Least Recently Used，翻译为**最近最少使用**，会选择淘汰最近最少使用的数据。
传统LRU算法的实现是基于"链表"结构，链表中的元素按照操作顺序从前往后排列，最新操作的键会被移动到表头，当需要内存淘汰时，只需要删除链表尾部的元素即可，因为链表尾部的元素就代表最久未被使用的元素
Redis并没有使用这样的方式实现LRU算法，因为传统的LRU算法存在两个问题：
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需要用链表管理所有的缓存数据，这会带来额外的空间开销
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当用数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到头端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低Redis缓存性能
Redis是如何实现LRU算法的？
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Redis实现的是一种
近似LRU算法，目的是为了更好的节约内存，它的实现方式是在Redis的对象结构体中添加一个额外的字段lru，用于记录此数据的最后一次访问时间。 -
当Redis进行内存淘汰时，会使用随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取5个值（这个值可以进行配置），然后淘汰最久没有使用的哪个
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Redis实现LRU算法的优点：
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不用为所有的数据维护一个大链表，节约了空间占用
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不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能
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但是LRU算法有一个问题：无法解决缓存污染问题：
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当应用一次性加载大量仅访问一次的数据时：
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这些数据的"最后一次访问时间"非常新，会挤占缓存空间
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即使他们是"一次性"的，LRU也会认为它们"最近被使用过"，而淘汰真正有价值但最后一次访问较早的热点数据
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即短期批量操作干扰长期热点数据的保留
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就像你学习了一天，刚刚打开手机看了一眼，你的家长回家，说，怎么就知道玩手机，不学习
补充：Redis的对象结构体
Redis中的key和value都被封装成redisObject结构体，key的类型只能是字符串类型，而value的类型可以是任意的Redis数据类型。
cpp
typedef struct redisObject {
unsigned type:4; // 对象类型（如字符串、哈希等）
unsigned encoding:4; // 对象编码（底层实现方式）
unsigned lru:LRU_BITS; // LRU时间戳 或 LFU计数器（内存淘汰策略相关）24bit
int refcount; // 引用计数器（内存回收）
void *ptr; // 指向实际数据的指针
} robj;🤔 如何解决缓存污染的问题呢？
Redis4.0之后引入了LFU算法来解决这个问题。
2.1.4 内存淘汰算法LFU
LFU全称是Least Frequently Used翻译为**最近最不常用**，LFU是根据数据访问次数来淘汰数据的，它的核心思想是"如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高"。
所以LFU算法会记录每个数据的访问次数。当一个数据被再次访问时，就会增加该数据的访问次数。这样就解决了偶尔被访问一次之后，数据留存在缓存中很长一段时间的问题
Redis是如何实现LFU算法的？
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LFU算法相比于LRU算法的实现，多记录了
数据的访问频次的信息。 -
LRU和LFU并不会同时开启，基于这个情况，加上节约内存的考虑，Redis在LFU策略下复用
lru字段，用它来表示LFU的信息 -
将24bits的lru字段分成两段来存储，高16bit存储ldt（Last Decrement Time），低8bit存储logc（Logitstic Counter）
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ldt是用来记录key的访问时间戳-
logc是用来记录key的访问频次，它的值越小表示使用的频率越低，越容易淘汰，每个新加入的key的logc初始值为5
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注：logc并不是单纯的访问次数，而是访问频次（访问频率），因为logc会随时间推移而衰减。
- 如果上一次访问时间很久，那么访问频次就会衰减，比如一个key，它原来的logc是255，夸张一点，一年没访问了，不该衰减吗
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Redis访问key时，logc的变化：
先按照上次访问距离当前时长，来对logc进行衰减
然后，再按照一定概率增加logc的值
redis.conf提供了两个配置项，用于调整LFU算法从而控制logc的增长和衰减：
lfu-decay-time用于调整logc的衰减速度，它是一个以分钟为单位的数值，默认值为1，lfu-decay-time值越大，衰减越慢
lfu-log-factor用于调整logc的增长速度，lfu-log-factor值越大，logc增长越慢