数据淘汰策略
介绍
当 Redis 的内存达到配置的最大值（maxmemory）时，为了保证新数据能正常写入，Redis 会按照预设的规则，主动删除一部分旧数据，这个规则就是数据淘汰策略。
它和 "过期删除策略" 是两套独立的机制： 过期删除策略：处理已经过期的 key。 数据淘汰策略：在内存不足时，处理所有 key（无论是否过期）。
二、Redis 支持的 8 种淘汰策略
Redis 提供了 8 种淘汰策略，可分为四大类：
1. 默认策略（不淘汰）
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noeviction（默认）：不淘汰任何 key，当内存满时，拒绝所有新的写入操作并返回错误。
适合对数据完整性要求极高、不允许丢失任何数据的场景。
2. 基于 TTL 的策略
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volatile-ttl ：仅对设置了过期时间（TTL）的 key，优先淘汰剩余 TTL 最短的 key。
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volatile-random：仅对设置了过期时间的 key，随机淘汰。
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volatile-lru：仅对设置了过期时间的 key，使用 LRU（最近最少使用）算法淘汰。
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volatile-lfu：仅对设置了过期时间的 key，使用 LFU（最少频率使用）算法淘汰。
3. 针对所有 key 的策略
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allkeys-random：对所有 key，随机淘汰。
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allkeys-lru：对所有 key，使用 LRU 算法淘汰最近最少使用的 key。
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allkeys-lfu：对所有 key，使用 LFU 算法淘汰访问频率最低的 key。
三、核心算法：LRU vs LFU
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LRU（Least Recently Used，最近最少使用）
1）用当前时间减去最后一次访问时间，值越大的key淘汰优先级越高。
2）适合场景：热点数据相对稳定，最近访问的就是最有价值的。
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LFU（Least Frequently Used，最少频率使用）
1）会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。
2）适合场景：存在短时高频访问的场景，比如秒杀活动。
四、建议
优先选择 allkeys-lru：这是最通用的策略，能自动保留最近最常访问的热点数据，适合大多数有明显冷热数据区分的业务场景。
数据访问频率无明显差异 ：选择 allkeys-random。
需要保留 "置顶" 数据 ：选择 volatile-lru，并给 "置顶" 数据不设置过期时间，这样它们永远不会被淘汰。
存在短时高频访问场景 ：选择 allkeys-lfu 或 volatile-lfu，能更好地保留访问频率高的数据。
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问：数据库有 1000 万数据，Redis 只能缓存 20 万，如何保证 Redis 中都是热点数据？
答：使用
allkeys-lru -
问：Redis 内存用完了会发生什么？
答：这取决于配置的淘汰策略。如果是默认的
noeviction，Redis 会拒绝所有新的写入操作并返回错误；如果是其他策略，Redis 会按规则淘汰旧数据，为新数据腾出空间。