参考：小林coding
过期删除策略
在Redis中，我们可以对指定的key设置过期时间，因此也就需要相应的策略，将已过期的key-value删除，这个策略就称之为过期删除策略。
如何判定key是否过期？
每当我们对一个key设置了过期时间时，Redis会将这个key以及其过期时间对应的时间戳存储到一个过期字典中，这个过期字典保存了redis中所有key的过期时间。
我们知道一个redis节点可以分为0-15号数据库，每个数据库就是下面的一个redisDb结构：
typedef struct redisDb {
dict *dict;/*数据库键空间，存放着所有的键值对*/
dict*expires;/*键的过期时间*/
} redisDb;
过期字典中保存的key是一个指针，指向某个key对象。value是一个long long类型的整数，保存了过期时间对应的时间戳。
redisDb的结构如下图所示：
当我们查询一个key的时候，Redis首先会检查该key是否存在于过期字典中：
- 如果不在，则正常读取value
- 如果在，获取该key的过期时间，与当前时间进行比对，判断是否过期，未过期则返回，过期了则返回null。
常见的过期删除策略有哪些？
定时删除
在对每个key设置过期时间时，同时创建一个定时事件，当时间到达的时候，事件触发，key被删除。
定时删除策略可以确保过期的key被尽快删除，占用的内存被尽快释放，因此该策略对内存友好。但是在过期key比较多的情况下，删除过期key可能会占用相当一部分的CPU资源，在服务器的CPU资源紧张时，这会对Redis节点的响应时间和吞吐量造成影响，所以，该策略对CPU资源不友好。
惰性删除
不主动删除过期的key，每次从数据库中访问key时，才去检测key是否过期，如果过期则删除。
显然，因为只有每次访问时才可能会触发删除逻辑，所以惰性删除只会使用很少的CPU资源，所以该策略对CPU资源友好。但是如果一些key已经过期，但是又长期没有被访问，这些key所占用的内存就一直不会被释放，所以惰性删除策略对内存不友好。
定期删除
每隔一段时间随机从数据库中取出一定数量的key进行检查，并删除其中的过期key。
定期删除策略相对于定时删除来说，限制了删除操作执行的频率，防止了删除操作占用过多CPU资源；但是内存清理方面不如定时删除策略。
定期删除策略相对于惰性删除来说，能删除一部分过期数据，对内存更友好。但是相对来说占用了更多CPU资源。
但是在实际生产环境中，很难确定定期删除的频率和时长，如果执行的频率太低、每次执行的时长太短，内存不会得到及时释放，就和惰性删除没区别；如果执行的频率太高、每次执行的时长太长，就会占用太多CPU资源，就和定时删除没区别了。
Redis的过期删除策略是怎么样的？
惰性删除 + 定期删除。
Redis是如何实现惰性删除的呢？
当我们查询一个key的时候，Redis首先会检查该key是否存在于过期字典中：
- 如果不在，则正常读取value
- 如果在，获取该key的过期时间，与当前时间进行比对，判断是否过期，未过期则返回，过期了则返回null，并由
lazyfree_lazy_expire参数配置决定异步删除还是同步删除。
Redis是如何实现定期删除的呢？
Redis默认每秒进行10次抽查，这个频率由redis.conf中的hz配置项决定，默认值是10。每次随机从过期字典中抽查20个key判断是否过期，具体流程如下：
1、从过期字段中随机抽取20个key 2、删除其中过期的key 3、如果本轮抽查中已过期key的数量占比超过随机抽取的key数量的25%，则重复进行一次定期删除。如果小于25%，则停止，等待下一轮定期删除。
Redis为了保证定期删除不会占用太多的CPU资源，为这个流程设置了时间上限，默认不超过25ms。
内存淘汰策略
当Redis占用的内存超过了给Redis设置的最大内存后，Redis就会使用内存淘汰策略删除部分key。
在redis.conf中，通过maxmemory <bytes>配置项可以配置允许Redis使用的最大内存。在64位操作系统中，该参数默认为0，表示没有内存限制；在32位操作系统中，maxmemory默认为3GB，因为32位操作系统最大只支持4GB的内存，系统本身也需要一定的内存来支持运行，所以限制为3G也是比较合理的。
Redis的内存淘汰策略有哪些？
Redis的内存淘汰策略共有八种，可以分为不淘汰数据以及淘汰数据两类，在淘汰数据的类型中，又分为在设置了过期时间的数据中淘汰、在所有数据中进行淘汰两类。
不淘汰数据
noevction：当redis占用的内存超过最大内存配置时，不淘汰任何数据，此时如果有新的数据写入，则直接给客户端返回报错。但是只是正常的查询或是删除操作，还是可以正常工作的。
淘汰数据
在设置了过期时间的数据中进行淘汰：
volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的数据volatile-ttl：优先淘汰剩余存活时间较短的数据volatile-lru：在所有设置了过期时间的数据中，淘汰最久未使用的数据volatile-lfu：在所有设置了过期时间的数据中，淘汰最少使用的数据
在所有数据中淘汰：
allkeys-random：随机淘汰任意数据allkeys-lru：淘汰最久未使用的数据allkeys-lfu：淘汰最少使用的数据
