Redis 中数据过期策略采用定期删除+惰性删除策略结合起来，以及采用淘汰策略来兜底。

定期删除策略：Redis 启用一个定时器定时监视所有的 key，判断key是否过期，过期的话就删除。这种策略可以保证过期的 key 最终都会被删除，但是也存在严重的缺点：每次都遍历内存中所有的数据，非常消耗 CPU 资源，并且当 key 已过期，但是定时器还处于未唤起状态，这段时间内 key 仍然可以用。

惰性删除策略：在获取 key 时，先判断 key 是否过期，如果过期则删除。这种方式存在一个缺点：如果这个 key 一直未被使用，那么它一直在内存中，其实它已经过期了，会浪费大量的空间。

这两种策略天然的互补，结合起来之后，定时删除策略就发生了一些改变，不在是每次扫描全部的 key 了，而是随机抽取一部分 key 进行检查，这样就降低了对 CPU 资源的损耗，惰性删除策略互补了为检查到的key，基本上满足了所有要求。但是有时候就是那么的巧，既没有被定时器抽取到，又没有被使用，这些数据又如何从内存中消失？没关系，还有内存淘汰机制，当内存不够用时，内存淘汰机制就会上场。

内存淘汰机制

内存淘汰机制就保证了在redis的内存占用过多的时候，去进行内存淘汰，也就是删除一部分key，保证redis的内存占用率不会过高。

redis 提供 6种数据淘汰策略：

volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中随机移除key

allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（这个是最常用的）

allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，无法写入新数据，一般不采用

4.0版本后增加以下两种：

volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最不经常使用的数据淘汰

allkeys-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最不经常使用的key

☃️1. 过期key处理

Redis之所以性能强，最主要的原因就是基于内存存储。然而单节点的Redis其内存大小不宜过大，会影响持久化或主从同步性能。我们可以通过修改配置文件来设置Redis的最大内存：

当内存使用达到上限时，就无法存储更多数据了。为了解决这个问题，Redis提供了一些策略实现内存回收：

内存过期策略

在学习Redis缓存的时候我们说过，可以通过expire命令给Redis的key设置TTL（存活时间）：

可以发现，当key的TTL到期以后，再次访问name返回的是nil，说明这个key已经不存在了，对应的内存也得到释放。从而起到内存回收的目的。

Redis本身是一个典型的key-value内存存储数据库，因此所有的key、value都保存在之前学习过的Dict结构中。不过在其database结构体中，有两个Dict：一个用来记录key-value；另一个用来记录key-TTL。

这里有两个问题需要我们思考：Redis是如何知道一个key是否过期呢？

利用两个Dict分别记录key-value对及key-ttl对

是不是TTL到期就立即删除了呢？

❄️❄️1.1 惰性删除

惰性删除：顾明思议并不是在TTL到期后就立刻删除，而是在访问一个key的时候，检查该key的存活时间，如果已经过期才执行删除。

❄️❄️1.2 周期删除

周期删除：顾明思议是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的key，然后执行删除。执行周期有两种：

Redis服务初始化函数initServer()中设置定时任务，按照server.hz的频率来执行过期key清理，模式为SLOW

Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数，执行过期key清理，模式为FAST

周期删除：顾明思议是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的key，然后执行删除。执行周期有两种：

Redis服务初始化函数initServer()中设置定时任务，按照server.hz的频率来执行过期key清理，模式为SLOW

Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数，执行过期key清理，模式为FAST

SLOW模式规则：

• 执行频率受server.hz影响，默认为10，即每秒执行10次，每个执行周期100ms。
• 执行清理耗时不超过一次执行周期的25%.默认slow模式耗时不超过25ms
• 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
• 如果没达到时间上限（25ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束
• FAST模式规则（过期key比例小于10%不执行 ）：
• 执行频率受beforeSleep()调用频率影响，但两次FAST模式间隔不低于2ms
• 执行清理耗时不超过1ms
• 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
  如果没达到时间上限（1ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

小总结：

RedisKey的TTL记录方式：

在RedisDB中通过一个Dict记录每个Key的TTL时间

过期key的删除策略：

惰性清理：每次查找key时判断是否过期，如果过期则删除

定期清理：定期抽样部分key，判断是否过期，如果过期则删除。

定期清理的两种模式：

SLOW模式执行频率默认为10，每次不超过25ms

FAST模式执行频率不固定，但两次间隔不低于2ms，每次耗时不超过1ms

☃️2. 内存淘汰策略

内存淘汰：就是当Redis内存使用达到设置的上限时，主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程。Redis会在处理客户端命令的方法processCommand()中尝试做内存淘汰：

淘汰策略

Redis支持8种不同策略来选择要删除的key：

• noeviction： 不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略（不推荐使用）。
• volatile-ttl： 对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰
• allkeys-random：对全体key ，随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
• volatile-random：对设置了TTL的key ，随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选。
• allkeys-lru： 对全体key，基于LRU算法进行淘汰
• volatile-lru： 对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰
• allkeys-lfu： 对全体key，基于LFU算法进行淘汰
• volatile-lfu： 对设置了TTL的key，基于LFI算法进行淘汰比较容易混淆的有两个：

• LRU（Least Recently Used），最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。
• LFU（Least Frequently Used），最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。

可以通过在Redis的配置文件中设置maxmemory-policy选项来选择合适的内存淘汰策略。

例如，将其设置为allkeys-lru：

maxmemory-policy allkeys-lru