Redis提供了多种数据淘汰（Eviction）策略来处理内存不足时的数据删除问题。以下是Redis中常用的数据淘汰策略：
- LRU（Least Recently Used）最近最少使用策略：
- Redis默认的数据淘汰策略就是LRU算法。
- LRU策略会优先删除最近最少使用的键值对，即那些最久未被访问的键值对。
- Redis内部会通过记录每个键值对的访问时间戳来判断最近的使用情况，并根据时间戳进行数据淘汰。
- LFU（Least Frequently Used）最不经常使用策略：
- LFU策略会优先删除访问次数最少的键值对。
- Redis内部会记录每个键值对被访问的次数，并根据访问次数进行数据淘汰。
- LFU策略适用于需要保留经常访问的热门数据的场景。
- Random随机淘汰策略：
- Random策略会随机选择一个键值对进行删除。
- 这个策略没有考虑数据的使用情况，仅仅是基于随机选择进行数据淘汰。
- Random策略适用于对数据的访问模式没有特殊要求的场景。
- Adaptive（自适应）策略：
- Adaptive策略是Redis 4.0版本中引入的一种淘汰策略。
- 它会根据键值对被访问的频率和最近使用的情况来动态地调整淘汰策略。
- 如果一个键值对被频繁访问，那么它将更不容易被淘汰；如果一个键值对很长时间没有被访问，那么它将更容易被淘汰。
通过这些数据淘汰策略，Redis能够在内存不足时优先删除不活跃或不常用的键值对，以保证系统的性能和内存占用的平衡。开发者可以根据具体的业务需求和访问模式选择合适的淘汰策略，以达到最佳的系统性能。
