淘汰机制
在 redis.conf 中，能够配置 maxmemory 100mb 来设置 redis 的内存，如果设置为 0，在 64 位零碎中，有多少内存就能够应用多少，在 32 位零碎中，能够应用 3GB 的内存。有些 key 设置过期工夫的，所以 redis 会清理掉使之不占内存空间，有些 key 是没有设置过期工夫的，这些 key 会始终占用内存空间，当内存达到指定的内存大小 maxmemory 时，redis 有以下几种淘汰机制提供抉择：
- noeviction：当内存满的时候，回绝写入。
- allkeys-lru：当内存满的时候，移除最近应用较少的(LRU)key。
- volatile-lru：当内存满的时候，在设置过期的 key 中移除最近应用较少的(LRU)key。
- allkeys-random：当内存满的时候，随机移除 key。
- volatile-random：当内存满的时候，在设置过期的 key 中随机移除 key。
- volatile-ttl：当内存满的时候，在设置过期的 key 中移除快要过期的 key。
allkeys-lru是比拟罕用的机制，依据应用工夫，大概率的保留应用频繁的内存，进步零碎的拜访性能。比方 A 数据，应用很频繁，能够在内存中始终获取数据，而不必从数据库读取数据。如果保留的 B 数据，几天才拜访一次，就占用了内存空间。
allkeys-random在循环拜访的时候，能够用的上，因为所有的 key 拜访的频率是一样的，感觉应用场景不多。
noeviction应用的场景不多，volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl对于设置过期的 key 的场景，也没有很多。
淘汰机制是如何工作的呢？
- 客户端发送增加数据的命令。
- redis 查看内存空间是否超过 maxmemory 的配置值，如果超过了，应用相应的淘汰机制清理数据。
- 执行客户端的命令。
这个流程有可能使理论内存大于 maxmemory 的配置值。比方以后的内存大于等于 maxmemory 的配置值 100mb，redis 清理后还有 99MB，而后执行客户端命令，插入了 1.1MB，这样 redis 中就有了 100.1MB。