Redis内存淘汰策略

介绍

Redis作为高性能的内存数据库，其内存资源的高效管理直接关系到系统的稳定性和性能。当Redis的内存达到配置的最大值（maxmemory）时，新的写入操作将触发内存淘汰机制（Eviction Policy），以释放空间存储新数据。本文将深入探讨Redis的内存淘汰策略 、实现原理 、适用场景 及最佳时间。

1.概述

Redis的内存淘汰策略决定了在内存不足时，如何选择需要删除的健来释放空间。策略整体可以分为两大类：

基于过期时间的淘汰（volatile-*）：仅针对设置了过期时间的键。
全局淘汰（allkeys-*）：针对所有键，无论是否设置过期时间。

通过maxmemory参数来设定内存的使用上限，当Redis使用内存达到设定的最大值的时候，会根据配置文件中的策略选取要删除的key来删除，从而给新的键值留出空间

2.内存淘汰策略

Redis支持以下8种内存淘汰策略：

2.1 基于过期时间的淘汰（volatile-*）

volatile-* 相关策略，淘汰key的范围为设置了过期时间的key。

volatile-lru

策略：优先删除最近最久未被使用的key（LRU算法实现）。

实现：

1.Redis会维护一个淘汰池（一个链表）

2. 新数据插入到链表头部

3. 每当缓存命中（即缓存数据被访问），将数据移到链表头部

4.当内存不足时，会从淘汰池中的尾部拿取一个最适合淘汰的数据

取样模式（配置maxmemory-samples属性）从Redis中获取随机的取样数据，避免一次性读取All Key影响性能。

在取样的数据中，根据淘汰算法找到最合适淘汰的数据

5.将需要淘汰的数据从Redis中删除，并且从淘汰池移除

6.当链表满的时候，将链表尾部的数据丢失

适用场景：适用缓存场景，优先保留热点数据。

volatile-lfu

策略：优先删除使用频率（次数）最少的 key。（LFU算法实现：Least frequently used）

实现：通过计数器统计键的访问频率，并随时间衰减历史计数，避免长期积累导致无法淘汰旧key。

适用场景：适合长期缓存，如高频访问的静态数据。

volatile-ttl

策略：优先删除剩余时间（ttl - time to live）最短的key。

适用场景：适用于明确知道key生命周期的场景（如：临时会话数据）

volatile-random

策略：随机删除key

适用场景：内存压力大且数据重要性均等时，快速释放内存。

2.2 全局淘汰（allkeys-*）

allkeys-* 相关策略，淘汰key的范围为全局范围内的key。相关策略的实现与volatile-*相关策略的实现一样，两者的区别只在key选择范围的不同。

allkeys-lru

策略：优先删除最近最久未未被使用的key（LRU算法实现）

allkeys-lfu