计算机硬件中，内存是一种十分昂贵的资源，而Redis又是一个相当消耗内存的数据库。Redis中有下列两种方式，使得写入内存的数据能够被清理：
答案是：不会让它出现存满的情况，在使用Redis的时候我们要配置Redis能使用的最大的内存大小，存到一定容量的时候还有Redis的内存淘汰策略呢，还有LRU算法进行淘汰，等等。。。
Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？答案是：不会让他出现存满的情况，在使用Redis的时候我们要配置Redis能使用的最大的内存大小，存到一定容量的时候还有Redis的内存淘汰策略呢，还有LRU算法进行淘汰，等等。。。接下来就跟着作者一起探讨，Redis的内存淘汰策略。
当 Redis 内存超出物理内存限制时，为了保持高效的可用性，Redis 需要对内存中部分数据进行淘汰。Redis 早起版本使用的数据淘汰策略是 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 策略，LRU 策略是基于最近访问时间进行排序、淘汰的。后来加入了 LFU (Least Frequency Used，最近最低频率) 策略。 Redis 主要使用的还是 LRU 策略。
LRU-K中的K代表最近使用的次数，因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题，其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”。
根据“八二原理“，即 80% 的请求访问了 20% 的数据，因此如果按照这个原理来配置，将 Redis 内存大小设置为数据总量的 20%，就有可能拦截到 80% 的请求。当然，只是有可能，对于不同的业务场景需要进行不同的配置，一般建议把缓存容量设置为总数据量的 15% 到 30%，兼顾访问性能和内存空间开销。
我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。
LRU，最近最少使用（Least Recently Used，LRU），经典缓存算法。
很久前参加过今日头条的面试，遇到一个题，目前半部分是如何实现 LRU，后半部分是 Redis 中如何实现 LRU。
来源：https://juejin.im/post/5d674ac2e51d4557ca7fdd70
在使用Redis时，我们一般会为Redis的缓存空间设置一个大小，不会让数据无限制的放入Redis缓存。
作为一台服务器来说，内存并不是无限的，所以总会存在内存耗尽的情况，那么当 Redis 服务器的内存耗尽后，如果继续执行请求命令，Redis 会如何处理呢？
在使用Redis时，我们一般会为Redis的缓存空间设置一个大小，不会让数据无限制地放入Redis缓存中。可以使用下面命令来设定缓存的大小，比如设置为4GB：
通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小。
当Redis的内存超出物理内存限制时，内存中的数据就会频繁地与磁盘进行交换，这个过程叫做交换（swap）。由于交换的高开销，Redis的性能会急剧下降。对于访问频率较高的Redis实例来说，这样低效的存取效率几乎等同于不可用。
Redis是一个流行的内存缓存系统，由于内存有限，缓存系统必须遵循一些淘汰策略来删除一些不再需要的键，以便为新键腾出空间。在Redis中，缓存淘汰策略是由maxmemory和maxmemory-policy两个配置参数控制的。本文将详细介绍Redis的缓存淘汰策略，并给出一些示例。
==LRU== 是一种缓存淘汰策略。常见的策略有三种：先进先出策略 FIFO（First In，First Out）、最少使用策略 LFU（Least Frequently Used）、==最近最少使用策略 LRU==（Least Recently Used）
现在后端面试中比较喜欢问一些 Redis 的问题，比较常见的就是 内存淘汰算法。下面我们通过源码来分析 Redis 内存淘汰算法的实现，从而不会被面试官问到哑口无言。
当 Redis 缓存使用超过 maxmemory，不进行数据淘汰，同时 Redis 不在提供写服务。一般不使用这个配置策略。
在使用Redis时，数据存储在内存中。当内存被占满后，就需要考虑清理一些数据，以便为新的数据腾出空间。因此，需要确定哪些数据应该被淘汰。本文将讨论数据淘汰策略。
在《Redis 数据缓存满了怎么办？》我们知道 Redis 缓存满了之后能通过淘汰策略删除数据腾出空间给新数据。
所谓的淘汰策略就是： 我们redis中的数据都没有过期，但是内存有大小，所以我们得淘汰一些没有过期的数据！！
Q：一天同事问，我放在 redis 中的 key，为什么有时候过一段时间数据就没有了，我并没有设置过期时间呀？？😳😳
Redis高可用高性能缓存的应用系列的第3篇，主要介绍Redis缓存过期淘汰策略的知识点。
Redi s 也会因为内存不足而产生错误 ， 也可能因为回收过久而导致系统长期的停顿，因此掌握执行回收策略十分有必要。在 Redis 的配置文件中，当 Redis 的内存达到规定的最大值时，允许配置 6 种策略中的一种进行淘汰键值，并且将一些键值对进行回收。
Reids 所有的数据都是存储在内存中的，在某些情况下需要对占用的内存空间进行回收。内存回收主要分为两类，一类是 key 过期，一类是内存使用达到上限（max_memory）触发内存淘汰。
Redis 作为当下最热门的 Key-Value 存储系统，在大大小小的系统中都扮演着重要的角色，不管是 session 存储还是热点数据的缓存，亦或是其他场景，我们都会使用到 Redis。在生产环境我们偶尔会遇到 Redis 服务器内存不够的情况，那对于这种情况 Redis 的内存是如何回收处理的呢？另外对于带有过期时间的 Key Redis 又是如何处理的呢？
Redis作为一款高性能的键值存储系统，其过期删除机制是保持数据新鲜和释放内存的关键。通过合理配置一些重要的参数，可以优化过期删除机制，提高系统性能和资源利用效率。本文将深入解析与过期删除相关的关键配置参数，助您更好地理解和优化Redis的工作机制。
redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中，以后会定时遍历这个字典来删除到期的 key。除了定时遍历之外，它还会使用惰性策略来删除过期的 key，所谓惰性策略就是在客户端访问这个 key 的时候，redis 对 key 的过期时间进行检查，如果过期了就立即删除。
Redis会因为内存不足而产生错误，也会因为回收过久而导致系统长期的停顿，因此了解掌握Redis的回收策略十分重要。当Redis的内存达到规定的最大值时，可以进行配置进行淘汰键值，并且将一些键值对进行回收。
这个算法的思想就是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。所以，当指定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。
业务组的同学告诉我说很多用户的帐号今天被强制下线。我们的帐号系统正常的逻辑是用户登录一次后，token的有效期可以维持一天的时间。现在的问题是用户大概每10分钟左右就需要重新登录一次。这种情况一般有两种原因：1、token生成时出问题。2、验证token时出现问题。
上一次，相信大家已经知道关于 LRU 页面置换算法的思想和实现了，这里可以一键直达：
Redis 中 key 的过期删除策略 内存碎片如何产生 碎片率的意义 如何清理内存碎片 内存淘汰触发的最大内存 有哪些内存淘汰策略 内存淘汰算法 LRU LFU 1、定时删除 2、惰性删除 3、定期删除 Redis 中过期删除策略 从库是否会脏读主库创建的过期键 前言 Redis 中 key 的过期删除策略 内存淘汰机制 为什么数据删除后内存占用还是很高 总结 参考 Redis 中 key 的过期删除策略 ◆ 前言 Redis 中的 key 设置一个过期时间，在过期时间到的时候，Redis 是如何清除这个
◆ 前言 本文参考源码版本 redis6.2 Redis 基于内存设计，所有数据存放在内存，随着时间推移，内存占用也越来也高 ... 由于内存容量这个物理限制，我们需要在内存使用量达到一定比例后，做一些内存清理工作，以保证有足够的空间来完成正常的处理。 在 Redis 中，完成这个工作的就是本文的主角 ------- Redis 内存淘汰机制。 一定比例：在 redis 中就是 maxmemory 阈值 淘汰策略：在 redis 中目前有两种流行的算法：LRU 与 LFU 算法 如果让你来设计一款内存淘汰策
当 Redis 作为缓存使用时（此时缓存仅作为热点数据提高服务的访问性能），需要考虑内存的限制，以及如何随着业务的增长，仅保留热点数据。
LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是众多置换算法中的一种。
当Redis的最大可用内存空间都占满时，Redis会如何处理呢？ Redis给出了6个选项，让我们自行选择 volatile-lru 使用LRU算法，从设置了过期时间的key中选择删除 allkeys-lru 使用LRU算法，从所有key中选择删除 volatile-random 从设置了过期时间的key中随机删除 allkeys-random 从所有的key中随机删除 volatile-ttl 从设置了过期时间的key中选择最先过期的删除 noeviction 不处理，当有写操作
上回在《Redis 数据过期了会被立马删除么？》说到如果过期的数据太多，定时删除无法删除完全（每次删除完过期的 key 还是超过 25%），同时这些 key 再也不会被客户端请求，就无法走惰性删除，内存被打满会怎样？
Redis是内存数据库，我们能时时刻刻能感受到Redis作者为更好地使用内存而费尽各种心思，例如最明显的是对于同一种数据结构在不同应用场景下提供了基于不同底层编码的实现（如压缩列表、跳跃表等）。
在现代计算机系统中，缓存是提高系统性能的关键技术之一。为了避免频繁的IO操作，常见的做法是将数据存储在内存中的缓存中，以便快速访问。然而，由于内存资源有限，缓存的大小是有限的，因此需要一种策略来淘汰缓存中的数据，以便为新的数据腾出空间。本文将介绍一种常用的缓存淘汰策略——最近最少使用（Least Recently Used，LRU）算法，并且比较它与Caffeine和Redis中的缓存淘汰策略。
Redis是一个内存键值对数据库，所以对于内存的管理尤为重要。Redis内部对于内存的管理主要包含两个方向，过期删除策略和数据淘汰策略。 思考：
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