面试官：了解redis数据淘汰策略吗？

就是当Redis内存使用达到设置的上限时， 此时需要使用redis数据淘汰机制来进行数据淘汰。（有针对key的 和 针对value数据的）

Redis支持8种不同策略来选择要删除的key：

• noeviction： 不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。
• volatile-ttl： 对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰
• allkeys-random：对全体key ，随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
• volatile-random：对设置了TTL的key ，随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选。
• allkeys-lru： 对全体key，基于LRU算法进行淘汰
• volatile-lru： 对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰
• allkeys-lfu： 对全体key，基于LFU算法进行淘汰
• volatile-lfu： 淘汰最少使用（最近最不常用）的键值；
  比较容易混淆的有两个：
  • LRU（Least Recently Used），最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。
  • LFU（Least Frequently Used），最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。

● LRU算法
○ 维护一个双向链表，用于顺序存储被访问过的key。在访问数据时，最新访问过的key将被移动到表头，即最近访问的key在表头，最少访问的key在表尾。
● 近似LRU算法（Redis）
○ 给每个key维护一个时间戳，淘汰时随机采样5个key，从中淘汰掉最旧的key。如果还是超出内存限制，则继续随机采样淘汰。
○ 优点：比LRU算法节约内存 只对少量key进行取样（LRU算法需要把每一个key都存下来维护一个链表），却可以取得非常近似的效果
● LFU算法
○ Redis4.0 引入。 根据数据访问频次 淘汰最近访问次数最低的数据