Redis缓存到底需不需要清理，能不能一直放着不管啊？

关于Redis缓存到底需不需要清理，能不能一直放着不管这个问题，答案其实非常明确：绝对不能一直放着不管，必须要有适当的清理策略。 这就像你家里的储物间，如果只往里塞东西，从来不整理不丢弃旧物，那么很快你就会发现，有用的东西被埋在最里面拿不出来，而整个储物间也变得拥挤不堪，无法再放入新物品,Redis缓存也是同样的道理。

最直接的原因就是内存是有限的，根据知乎专栏“Redis为什么默认16个数据库”中提到，Redis的数据是全部存储在内存中的，这使得它的速度非常快，但内存的价格比硬盘贵得多，所以服务器的内存容量通常是有限的，如果你只是不停地往Redis里写入数据，比如缓存用户会话、商品信息、页面数据等，却从不删除过期或无用的数据，那么内存总有一天会被完全占满，当Redis的内存用尽时，新的写入请求就会失败，导致服务异常，这就像是储物间塞满了,新买的东西根本放不进去了。

当内存满了之后，Redis会怎么办呢？它自己有没有办法处理？这就引出了第二个关键点：Redis的淘汰机制，Redis提供了一些配置策略来处理内存满的情况，这个配置项叫做maxmemory-policy，在Redis官方文档关于LRU算法的部分有说明，当内存达到上限时，根据你选择的策略，Redis会自动淘汰（删除）一些现有的键值对,以便给新数据腾出空间。

常见的淘汰策略有几种，

• allkeys-lru：从所有键中,淘汰最近最少使用的。
• volatile-lru：只从设置了过期时间的键中,淘汰最近最少使用的。
• allkeys-random：从所有键中,随机淘汰。
• noeviction：不淘汰任何数据，拒绝所有写入请求（这是默认策略，但非常危险）。

看到这里，你可能会想：“那不是挺好嘛，Redis自己会清理，我们就不用管了。” 但问题没这么简单。依赖自动淘汰是一种被动和滞后的应对方式，存在很大风险。

第一，淘汰过程本身有性能损耗，当内存压力很大时，Redis需要花费额外的CPU资源来挑选和删除数据，这可能会影响处理正常请求的性能,导致服务变慢。

第二，可能淘汰掉重要数据，如果你使用的是allkeys-lru或allkeys-random策略，那么Redis在清理时是“六亲不认”的，它可能会把你仍然需要频繁访问的热点数据给淘汰掉，一个热门商品的缓存被删除了，那么下一次查询时，请求就必须直接访问后方缓慢的数据库，导致页面加载速度急剧下降，用户体验受损，这就好比你在急需一份重要文件时，却发现它被从储物间里清出去了,只能重新花时间制作。

第三，如果大量数据同时过期，可能会引发“缓存雪崩”，如果你没有合理设置过期时间，导致大量缓存在同一时刻失效，那么所有相关的请求都会瞬间涌向数据库,导致数据库压力激增甚至崩溃。

最佳实践是采取主动的、预防性的缓存管理策略，而不是等到内存满了再被动应付。 这主要包括以下几点：

1. 为缓存数据设置合理的过期时间（TTL）：这是最基本也是最重要的手段，在将数据存入Redis时，就应该根据数据的性质和业务需求，预估一个合理的存活时间，用户登录token可以设置几小时或几天后过期，新闻首页的热点数据可以设置几分钟或几小时后过期，这样，大部分无用数据会自动过期被删除，大大减轻了内存压力，也避免了被动淘汰的风险，这就像是给储物间里的物品贴上日期标签,定期自动清理掉过期的物品。

2. 选择合适的淘汰策略：根据业务特点配置maxmemory-policy，如果你的业务中有些数据是极其重要、绝对不能丢的，可以考虑使用volatile-lru策略，并只给可缓存的数据设置过期时间,从而保护那些重要的数据不被淘汰。

3. 定期检查和清理无用的数据：对于一些没有自然过期时间、但又可能不再需要的数据（比如某些一次性的临时数据），需要有后台任务或脚本定期扫描和清理，或者，对于长期不访问的“冷数据”,也应该考虑归档或清除。

4. 监控与预警：必须建立完善的监控系统，实时关注Redis的内存使用率、键数量等关键指标，当内存使用率达到一定阈值（比如80%）时，就应该发出警报，让运维或开发人员能够提前介入排查，看看是否有异常的数据增长，或者是否需要优化缓存策略,防患于未然。

把Redis当作一个“永不清洗的万能口袋”是非常危险的想法，内存的有限性决定了我们必须对它进行管理，通过“设置过期时间为主，配置淘汰策略为辅，加上定期监控和清理”的组合拳，才能让Redis持续、稳定、高效地为我们服务，真正发挥其高速缓存的威力，放任不管，最终只会导致缓存系统崩溃,进而拖垮整个应用。