过期回收策略
Redis的key到达过期时间就会被回收，可以想象如果同一时间太多key过期，那么这个回收任务会忙不过来，回收会占据线程的处理时间，如果回收太过于频繁，会导致线上读写卡顿。那么Redis是如何处理这个问题呢
过期的key的集合
Redis中所有设置了TTL的key，都会放入到一个专门的字典中，检测过期的策略有：
- 定时遍历字典中的所有时间
- 惰性删除（访问的时候，发现过期就删除）
前者是集中处理，后者是零散处理。
定时扫描策略
Redis默认每秒做10次过期扫描，过期扫描不遍历过期字典的所有key，而是使用了如下规则
1. 从过期字典中随机选20key
2. 删除20key中已过期的
3. 如果过期key比例超过1/4，那么重复第一步，否则结束
同时为了每次遍历不会出现死循环，限制了循环最多占用25ms。
可以想象，如果同一时间大量key同时过期（雪崩），上面这个循环会打满25ms，然后下一次循环的时候又占满25ms。由于1s进行10次回收，那么1s就会有250ms在进行回收工作。为了解决这个问题，通常的做法是TTL在指定的时候，需要增加一个随机数。
从库的过期策略
从库的过期策略是被动的过期，是由于主库发生的过期可以被动地同步到从库。
淘汰
内存使用量如果超过了物理内存限制，会和磁盘开始进行交换，这个是Redis系统不允许的，所以在内存使用量超过阈值时，Redis会启动淘汰机制。注意，如果使用了淘汰机制，大概率Redis是用于缓存目的
Redis有很多淘汰方案，可配置，有下面几种：
- noeviciton不淘汰，默认策略，这样可以保证数据不丢失，但线上业务不可用
- volatile-lru：对于设置了过期时间的key，使用lru算法
- volatile-ttl：对设置了过期时间的，根据过期时间淘汰，离过期时间越近的先淘汰
- volatile-random：对设置了过期时间的，随机淘汰
- allkeys-lru：对所有key，使用lru算法淘汰
- allkeys-random：对所有key，随机淘汰
LRU
基本原理是可以通过hashmap和一个双向链表实现一个LRU算法
- hash存放的是key和value对应的链表节点
- 链表中存放的是value
- setkey会进入到链表的头，如果超过了限制，会将尾部去掉
- 被查询的数据，会被提到链表的头
Redis的近似LRU算法
LRU会使用大量的内存，Redis中没有使用标准的LRU算法，而是采用了近似LRU算法（其实可以理解为一个策略），具体做法是
- 随机采样5个key，淘汰掉最旧的 （这里需要看配置是淘汰策略是allkey还是volatile）
- 如果淘汰后还是超过MaxMemeory，则继续采样淘汰
