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Redis是一個常用的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，它不僅可以用來存儲數(shù)據(jù)，還可以通過一些特定的命令進行數(shù)據(jù)操作，從而方便地滿足各種應(yīng)用場景。在使用Redis時，我們需要注意到其中的一個重要問題：當(dāng)Redis的內(nèi)存已經(jīng)滿載時，它該如何處理新增的數(shù)據(jù)？這就需要采用Redis的淘汰策略（Eviction Policy）了。
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淘汰策略的作用是為Redis新增的數(shù)據(jù)預(yù)留出空間，它可以在內(nèi)存空間接近滿載時，從已有的數(shù)據(jù)集中淘汰一些舊數(shù)據(jù)，從而騰出內(nèi)存空間。在Redis中，有多種淘汰策略可供選擇。
1. noeviction（默認(rèn)）
noeviction策略指的是：當(dāng)Redis內(nèi)存空間已經(jīng)滿載時，不執(zhí)行任何的淘汰操作。在這種情況下，任何新增的數(shù)據(jù)都將被拒絕，Redis也將返回一個錯誤信息。如果我們沒有顯式地為Redis配置淘汰策略，則它將采用noeviction策略。
2. volatile-ttl
volatile-ttl策略是針對帶有TTL（time-to-live）的KEY的一種淘汰策略。在這種策略下，Redis會淘汰剩余TTL時間最短的key。當(dāng)Redis內(nèi)存空間已經(jīng)滿載時，新增的key將不斷地與已有的key比較TTL，從而騰出空間來存儲新數(shù)據(jù)。
3. volatile-lru
volatile-lru策略是基于LRU算法的淘汰策略，僅在發(fā)生內(nèi)存溢出時，才會對帶TTL的key集合（即最有可能淘汰的key集合）采用最少使用算法進行淘汰。由于只考慮帶TTL的key，因此常用于緩存場景的淘汰，具體實現(xiàn)代碼如下：
“`python
“volatile-lru-cache-size”: 1024*1024*100, # 100M
“maxmemory-policy”: “volatile-lru”,
在這份代碼中，“volatile-lru-cache-size”參數(shù)用于配置Redis內(nèi)存空間的容量，單位為字節(jié)；“maxmemory-policy”則配置了其淘汰策略。
4. volatile-lfu
volatile-lfu策略是一種自適應(yīng)的淘汰策略，它是基于LFU（Least Frequently Used）算法的，用于帶TTL的key集合。在這種策略下，Redis會在一段時間內(nèi)記錄key的訪問頻次，隨著時間的推移，則不斷地按頻次篩選出最有可能被淘汰的key進行淘汰。
5. allkeys-lru
allkeys-lru策略則是基于LRU算法的淘汰策略，它適用于所有的key，而不只是帶TTL的key。在這種策略下，Redis會按照訪問時間的先后順序，將最老的key淘汰掉。
6. allkeys-lfu
allkeys-lfu策略是一種自適應(yīng)的淘汰策略，它是基于LFU算法的，用于所有key。在這種策略下，Redis會在一段時間內(nèi)記錄key的訪問頻次，隨著時間的推移，則不斷地按頻次篩選出最有可能被淘汰的key進行淘汰。
總結(jié)
在使用Redis時，我們應(yīng)該盡可能地避免noeviction策略，因為它可能會導(dǎo)致Redis內(nèi)存中的“過載”問題。而對于其他淘汰策略，則需要根據(jù)實際應(yīng)用場景的特點和業(yè)務(wù)需求進行選擇。例如，在緩存場景下，推薦使用volatile-lru策略，而在記錄key頻次場景下，則建議使用allkeys-lfu策略。
這里提供一個最常用的淘汰策略配置項總結(jié)：
```python
maxmemory 512m
maxmemory-policy allkeys-lru
在這份配置中，“maxmemory”用于配置Redis內(nèi)存空間的容量，單位為字節(jié)；“maxmemory-policy”則是配置Redis的淘汰策略，這里的allkeys-lru適用于非TTL數(shù)據(jù)。當(dāng)Redis內(nèi)存空間即將滿載時，新增的數(shù)據(jù)將會按照LRU算法進行淘汰。
以上是Redis淘汰策略的概覽，如有需要，可以根據(jù)具體需求進行深入了解和掌握。
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當(dāng)前名稱：優(yōu)雅使用Redis淘汰策略概覽（redis的幾種淘汰策略）
文章路徑：http://m.5511xx.com/article/coojicp.html
