redis为什么这么快，原因之一就是Redis操作都是基于内存的，既然是基于内存的，而内存的大小是有限的，当内存不足或占用过高时，Redis会采用内存淘汰机制进行数据淘汰。

一、Redis的过期策略

Redis在设置缓存数据时指定了过期时间，到了过期时间数据就失效了，这其中就用到了Redis的过期策略——"定期删除+惰性删除" 。

1、定期删除

定期删除是指Redis默认每隔 100ms 就 随机抽取 一些设置了过期时间的key，检测这些key是否过期，如果过期了就将其删除。

※ 100ms怎么来的？

在Redis的配置文件redis.conf中有一个属性"hz"，默认为10，表示1s执行10次定期删除，即每隔100ms执行一次，可以修改这个配置值。

※ 随机抽取一些检测，一些是多少？ 

同样是由redis.conf文件中的maxmemory-samples属性决定的，默认为5。

※ 为什么是随机抽取部分检测，而不是全部？ 

因为如果Redis里面有大量key都设置了过期时间，全部都去检测一遍的话CPU负载就会很高，会浪费大量的时间在检测上面，甚至直接导致redis挂掉。所有只会抽取一部分而不会全部检查。

正因为定期删除只是随机抽取部分key来检测，这样的话就会出现大量已经过期的key并没有被删除，这就是为什么有时候大量的key明明已经过了失效时间，但是redis的内存还是被大量占用的原因 ，为了解决这个问题，Redis又引入了“惰性删除策略”。

2、惰性删除

惰性删除不是去主动删除，而是在你要获取某个key 的时候，redis会先去检测一下这个key是否已经过期，如果没有过期则返回给你，如果已经过期了，那么redis会删除这个key，不会返回给你。

二、Redis内存淘汰机制

"定期删除+惰性删除"就能保证过期的key最终一定会被删掉 ，但是只能保证最终一定会被删除，要是定期删除遗漏的大量过期key，我们在很长的一段时间内也没有再访问这些key，那么这些过期key不就一直会存在于内存中吗？不就会一直占着我们的内存吗？这样不还是会导致redis内存耗尽吗？由于存在这样的问题，所以redis又引入了“内存淘汰机制”来解决。

内存淘汰机制就能保证在redis内存占用过高的时候，去进行内存淘汰，也就是删除一部分key，保证redis的内存占用率不会过高，那么它会淘汰哪些key呢？Redis目前共提供了8种内存淘汰策略，含Redis 4.0版本之后又新增的两种LFU模式：volatile-lfu和allkeys-lfu。

 1、什么时候会执行内存淘汰策略，内存占用率过高的标准是什么？

redis.conf配置文件中的 maxmemory 属性限定了 Redis 最大内存使用量，当占用内存大于maxmemory的配置值时会执行内存淘汰策略。

2、内存淘汰策略的配置

内存淘汰机制由redis.conf配置文件中的maxmemory-policy属性设置，没有配置时默认为no-eviction模式。

3、 淘汰策略的执行过程

1、客户端执行一条命令，导致Redis需要增加数据（比如set key value）；

 2、 Redis会检查内存使用情况，如果内存使用超过 maxmemory，就会按照配置的置换策略maxmemory-policy删除一些key；

 3、 再执行新的数据的set操作；

三、其他场景对过期key的处理

1、快照生成RDB文件时

    过期的key不会被保存在RDB文件中。

2、服务重启载入RDB文件时

Master载入RDB时，文件中的未过期的键会被正常载入，过期键则会被忽略。Slave 载入RDB 时，文件中的所有键都会被载入，当主从同步时，再和Master保持一致。

3、AOF 文件写入时

    因为AOF保存的是执行过的Redis命令，所以如果redis还没有执行del，AOF文件中也不会保存del操作，当过期key被删除时，DEL 命令也会被同步到 AOF 文件中去。

4、重写AOF文件时

    执行 BGREWRITEAOF 时 ，过期的key不会被记录到 AOF 文件中。

5、主从同步时

    Master 删除 过期 Key 之后，会向所有 Slave 服务器发送一个 DEL命令，Slave 收到通知之后，会删除这些 Key。

    Slave 在读取过期键时，不会做判断删除操作，而是继续返回该键对应的值，只有当Master 发送 DEL 通知，Slave才会删除过期键，这是统一、中心化的键删除策略，保证主从服务器的数据一致性。

四、LRU&LFU算法

在上面的8种Redis内存淘汰机制中有xxxLru、xxxLfu模式，这些模式的实现其实是基于LRU或LFU算法实现的

1、LRU

标准LRU算法是这样的：它把数据存放在链表中按照“最近访问”的顺序排列，当某个key被访问时就将此key移动到链表的头部，保证了最近访问过的元素在链表的头部或前面。当链表满了之后，就将"最近最久未使用"的，即链表尾部的元素删除，再将新的元素添加至链表头部。

因为标准LRU算法需要消耗大量的内存，所以Redis采用了一种近似LRU的做法：给每个key增加一个大小为24bit的属性字段，代表最后一次被访问的时间戳。然后随机采样出5个key，淘汰掉最旧的key，直到Redis占用内存小于maxmemory为止。其中随机采样的数量可以通过Redis配置文件中的 maxmemory_samples 属性来调整，默认是5，采样数量越大越接近于标准LRU算法，但也会带来性能的消耗。

在Redis 3.0以后增加了LRU淘汰池，进一步提高了与标准LRU算法效果的相似度。淘汰池即维护的一个数组，数组大小等于抽样数量 maxmemory_samples，在每一次淘汰时，新随机抽取的key和淘汰池中的key进行合并，然后淘汰掉最旧的key，将剩余较旧的前面5个key放入淘汰池中待下一次循环使用。假如maxmemory_samples=5，随机抽取5个元素，淘汰池中还有5个元素，相当于变相的maxmemory_samples=10了，所以进一步提高了与LRU算法的相似度。

※ 利用LinkedHashMap手写一个LRU算法的简单实现!

public class LRU {public static void main(String[] args) {// 定义最大容量为10final int maxSize = 10;// 参数boolean accessOrder含义:false-按照插入顺序排序；true-按照访问顺序排序。Map<Integer, Integer> map = new LinkedHashMap<Integer, Integer>(0, 0.75f, true) {// LinkedHashMap加入新元素时会自动调用该方法，若返回true，则会删除链表尾部的元素@Overrideprotected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {return size() > maxSize;}};// 先往map中加入10个元素(定义的最大容量为10)for (int i = 1; i <= 10; i++) {map.put(i, i);}// 访问一下第6个元素,看看是否会排到链表的头部map.get(6);System.out.println("发现第6个元素排到了链表的头部：" + map.toString());// 再加数据map.put(11, 11);System.out.println("删除链表尾部的元素，再将新的元素添加至链表头部 ：" + map.toString());}
}

执行结果：

2、LFU【最近最少使用】 

假设在位置※时需要删除一个元素，对比A和B，如果使用LRU，那么删除的应该是A,因为A上次被访问距现在的时间更长，但我们发现这是不合理的，因为其实A元素被访问更频繁、更热点，所以我们实际希望删除的是B，保留A，LFU就是为应对这种情况而生的。

    在Redis LFU算法中，为每个key维护了一个计数器，每次key被访问的时候，计数器增大，计数器越大，则认为访问越频繁。但其实这样会有问题，

    1、因为访问频率是动态变化的，前段时间频繁访问的key，之后也可能很少再访问（如微博热搜）。为了解决这个问题，Redis记录了每个key最后一次被访问的时间，随着时间的推移，如果某个key再没有被访问过，计数器的值也会逐渐降低。

    2、新生key问题，对于新加入缓存的key，因为还没有被访问过，计数器的值如果为0，就算这个key是热点key，因为计数器值太小，也会被淘汰机制淘汰掉。为了解决这个问题，Redis会为新生key的计数器设置一个初始值。

    上面说过在Redis LRU算法中，会给每个key维护一个大小为24bit的属性字段，代表最后一次被访问的时间戳。在LFU中也维护了这个24bit的字段，不过被分成了16 bits与8 bits两部分

        16 bits      8 bits

+--------------------+------------+

+ Last decr time | LOG_C  |

+--------------------+-----------+

其中高16 bits用来记录计数器的上次缩减时间，时间戳，单位精确到分钟。低8 bits用来记录计数器的当前数值。

在redis.conf配置文件中还有2个属性可以调整LFU算法的执行参数：lfu-log-factor、lfu-decay-time。其中lfu-log-factor用来调整计数器counter的增长速度，lfu-log-factor越大，counter增长的越慢。lfu-decay-time是一个以分钟为单位的数值，用来调整counter的缩减速度

原文链接：https://blog.csdn.net/yuanlong122716/article/details/104420880