為了更好的利用內存，使Redis存儲的都是緩存的熱點數據，Redis設計了相應的內存淘汰機制（也叫做緩存淘汰機制）
通過maxmemory
內存淘汰的過程
- 客戶端發起了需要申請更多內存的命令（如set）
- Redis檢查內存使用情況，如果已使用的內存大於maxmemory則開始根據用戶配置的不同淘汰策略來淘汰內存（key），從而換取一定的內存
- 如果上面都沒問題，則這個命令執行成功
6 種數據淘汰策略
默認為no-eviction策略
- volatile-lru
從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數據淘汰
- allkeys-lru
從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰
- volatile-ttl
從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數據淘汰
- volatile-random
從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰
- allkeys-random
從數據集（server.db[i].dict）中任意選擇數據淘汰
- no-enviction
禁止驅逐數據，永遠不過期，僅對寫操作返回一個錯誤，默認為該項
Redis 確定驅逐某個鍵值對后，會刪除這個數據，並將這個數據變更消息發布到本地（AOF 持久化）和從機（主從連接）
LRU 數據淘汰機制
實際上Redis實現的LRU並不是可靠的LRU，也就是名義上我們使用LRU算法淘汰鍵，但是實際上被淘汰的鍵並不一定是真正的最久沒用的，這里涉及到一個權衡的問題，如果需要在全部鍵空間內搜索最優解，則必然會增加系統的開銷，Redis是單線程的，也就是同一個實例在每一個時刻只能服務於一個客戶端，所以耗時的操作一定要謹慎。為了在一定成本內實現相對的LRU，早期的Redis版本是基於采樣的LRU，也就是放棄全部鍵空間內搜索解改為采樣空間搜索最優解。自從Redis3.0版本之后，Redis作者對於基於采樣的LRU進行了一些優化，目的是在一定的成本內讓結果更靠近真實的LRU。
TTL 數據淘汰機制
Redis 數據集數據結構中保存了鍵值對過期時間的表，即 redisDb.expires，在使用 SET 命令的時候，就有一個鍵值對超時時間的選項。
從過期時間 redisDB.expires 表中隨機挑選幾個鍵值對，取出其中 ttl 最大的鍵值對淘汰。同樣TTL淘汰策略並不是所有過期時間的表中最快過期的鍵值對，而只是隨機挑選的幾個鍵值對。
隨機淘汰
在隨機淘汰的場景下獲取待刪除的鍵值對，隨機找hash桶再次hash指定位置的dictEntry即可
總結
Redis中的淘汰機制（LRU和TTL）都是非精確算法實現的，主要從性能和可靠性上做平衡，所以並不是完全可靠，在了解Redis淘汰策略之后還應在平時多主動設置或更新key的expire時間，主動刪除沒有價值的數據，提升Redis整體性能和空間