Redis 的内存淘汰策略是指在 Redis 用于缓存的内存不足时，如何处理需要申请额外空间的数据；Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理，过期策略用于处理过期的缓存数据；

常见的内存淘汰策略

• noeviction：当内存不足时，新写入操作会报错；
• allkeys-lru：当内存不足时，在所有的 key 中移除最近最少使用的 key；
• allkeys-lfu：当内存不足时，在所有的 key 中移除最不常用的 key；
• allkeys-random：当内存不足时，在所有的 key 中随机移除某个 key；
• volatile-lru：当内存不足时，在设置了过期时间的 key 中移除最近最少使用的 key；
• volatile-lfu：当内存不足时，在设置了过期时间的 key 中移除最不常用的 key；
• volatile-random：当内存不足时，在设置了过期时间的 key 中随机移除某个 key；
• volatile-ttl：当内存不足时，在设置了过期时间的 key 中离过期时间最近的 key；

如果没有设置过期时间的 key，则 volatile-lru、volatile-lfu、volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为类似于 noeviction；

淘汰策略的选择

• 如果访问某些 key 的频率远远高于其他元素，无论是否设置了过期时间，可以使用 allkeys-lru 策略；
• 如果连续循环访问所有的 key，并且期望分布是均匀时，无论是否设置了过期时间，可以使用 allkeys-random 策略；
• 如果有大量长期保留的数据，但同时也有一些低访问频率的数据，无论是否设置了过期时间，可以使用 allkeys-random 策略；
• 如果在创建 key 时设置了过期时间，有很多需要精确控制过期时间的数据，可以使用 volatile-ttl 策略；
• 如果在创建 key 时设置了过期时间，并且这些 key 对于淘汰顺序没有特别的要求，可以使用 volatile-random 策略；
• 如果在创建 key 时设置了过期时间，某些 key 只是临时数据，访问频率较低，可以使用 volatile-lru 策略；
• 如果在创建 key 时设置了过期时间，但是访问频率很低，可以使用 volatile-lfu 策略；

近似 LRU 算法

• Redis LRU 算法采从一池子的候选人中进行淘汰，提高了算法的性能，能够更接近真实 LRU 算法的行为，可以通过更改每次要检查的淘汰样本数来调整算法的精度；
• Redis LRU 算法是一种近似的 LRU 的算法，因为真正的 LRU 算法会消耗更多的内存；

新的 LFU 模式

• 在 LFU 模式下，Redis 将尝试跟踪 key 访问的频率，很少使用的 key 被淘汰，经常使用的 key 通常有更大的概率保留在内存中；
• LFU 类似于 LRU，它使用一个概率计数器来估计对象访问频率，每个对象仅使用几个位，并结合衰减周期，以便计数器随时间推移而减少；
• LFU 同样具有某些可调参数，可以调整频率阈值与计数器范围；