Redis里那些数据什么时候该被清理，淘汰机制到底是怎么回事？

根据Redis官方文档的描述,Redis作为一个基于内存的键值数据库，其所有数据都存储在内存中，内存相对于硬盘来说容量有限且成本更高，因此当Redis实例使用的内存总量超过了系统配置的最大内存限制（通过maxmemory参数设置）时，就需要一种机制来决定哪些数据可以被移除，以便为新写入的数据腾出空间，这种机制就是Redis的淘汰机制。

什么时候数据会被清理？

数据被清理主要发生在以下两种核心场景中：

1. 主动清理（过期键删除）： 这是Redis的常规维护行为，当你为某个键设置了过期时间（TTL）后，Redis会通过两种策略来删除这些已过期的键，以防止它们永久占用内存。

   • 惰性删除： 当客户端尝试访问一个键时，Redis会先检查这个键是否已经过期，如果过期了，那么Redis会立即删除这个键，然后返回空值给客户端，这种策略的优点是节省CPU资源，只在需要的时候进行检查，缺点是如果大量过期的键永远不再被访问，那么它们就会成为“内存垃圾”，一直占用着空间无法释放。
   • 定期删除： 为了解决惰性删除的缺点，Redis会定期（默认每秒10次）随机抽取一部分设置了过期时间的键，检查它们是否过期，如果过期就删除，通过限制执行的时长和频率，定期删除减少了对CPU时间的影响，同时在一定程度上补偿了惰性删除的不足，官方文档指出，Redis会在这两种策略之间取得平衡，以高效地处理过期键。

2. 被动清理（内存淘汰）： 这是回答你问题的关键，当Redis的内存使用达到maxmemory上限，且客户端试图执行一个会增加内存使用的命令（如写入新键、修改现有键导致值变大）时，触发被动清理，Redis会根据配置的淘汰策略（eviction policy），从所有键中（包括没有设置过期时间的键）选择一部分进行删除，直到腾出足够的内存来存放新数据。

淘汰机制到底是怎么回事？

淘汰机制的核心就是一套规则,用来回答“当内存不足时，应该牺牲谁？”这个问题，Redis提供了8种主要的淘汰策略，你可以根据自己应用的特性在配置文件中通过maxmemory-policy参数进行选择，这些策略大致可以分为三类：

• 不淘汰策略：

  • noeviction（默认策略）：当内存不足时，新写入的操作会报错，所有可能导致内存增加的请求（如SET, LPUSH等）都会被拒绝，而读请求可以继续服务，这适用于你希望数据绝对可靠，宁愿暂时无法写入也不能丢失任何已有数据的场景。

• 在设置了过期时间的键中进行淘汰：

  • volatile-lru：使用LRU（最近最少使用）算法，从所有设置了过期时间的键中，淘汰那个最久没有被访问过的键。
  • volatile-lfu：使用LFU（最不经常使用）算法，从所有设置了过期时间的键中，淘汰那个在一定时间内被访问频率最低的键。
  • volatile-ttl：从所有设置了过期时间的键中，淘汰那个剩余存活时间（TTL）最短的键，也就是即将过期的键。
  • volatile-random：从所有设置了过期时间的键中，随机选择一个键进行淘汰。

• 在所有键中进行淘汰（范围更广，更激进）：

  • allkeys-lru：使用LRU算法，从所有键（不论是否设置过期时间）中，淘汰最久未使用的键。
  • allkeys-lfu：使用LFU算法，从所有键中，淘汰访问频率最低的键。
  • allkeys-random：从所有键中，随机选择一个键进行淘汰。

如何理解LRU和LFU？

Redis官方文档和社区解读中常用一个简单的比喻：

• LRU（最近最少使用）：它认为“最近被用过的数据，将来被用到的可能性也更大”，所以它会优先淘汰最“冷僻”、最长时间没人惦记的数据，这比较通用，适合大多数场景。
• LFU（最不经常使用）：它认为“被访问次数多的数据更重要”，一个热门商品的信息被频繁查询，即使它有一小段时间没被访问，也不应该被淘汰，而一个冷门商品信息虽然刚被访问过一次，但因为总访问次数极少，也可能被淘汰，LFU更适合那种需要区分“热点数据”和“长尾数据”的场景。

需要注意的是,Redis实现的LRU和LFU并非严格的算法，而是近似实现，它为了节省内存（不想为每个键维护一个完整的访问链表）和提升性能，采用随机采样的方式来估算键的“热度”或“新鲜度”，但实践证明这种近似算法在效果上已经足够好。

数据清理是Redis管理内存的生命线。过期键删除是日常保洁，而内存淘汰则是内存爆满时的紧急疏散，你应该根据你的业务需求来选择淘汰策略：如果你的数据都有明确的生命周期，且缓存丢失影响不大，可以选择volatile-开头的策略；如果你希望缓存能自动优胜劣汰，保留最有价值的数据，那么allkeys-lru或allkeys-lfu通常是更好的选择；如果你的数据至关重要，一点都不能丢，则可以使用noeviction，但要准备好应对写入失败的情况。