1 数据删除策略
2 定时删除
3 优点： 节约内存，到时就删除，快速释放不必要的内存占用
4 缺点： CPU压力很大，无论CPU此时负载量多高均占用CPU，会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量
5 总结： 用处理器性能换取存储空间
6 惰性删除
7 数据到达过期时间，不做处理，等下次访问该数据时再删除
8 如果示过期，返回数据
9 发现已过期，删除，返回不存在
10 实现方法： 当获取该数据时会自动调用expirefNeeded()函数来实现此机制
11 优点： 节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除
12 缺点： 内存压力很大，出现长期占用内存的数据
13 总结： 用存储空间换取处理器性能
14 定期删除
15 Redis启动服务器初始化时，读取配置server.hz的值，默认为10
16 每秒钟执行server.hz次serverCron()--->databasesCron()--->activeExpireCycle()
17 activeExpireCycle对每个expires[*]逐一进行检测，每次执行250ms/server.hz
18 对某个expires[*]检测时，随机挑选W个key检测
19 如果key超时，删除key
20 如果一轮中删除的key的数量>W*25%， 循环过程
21 如果一轮中删除的key的数量<=W*25%，检查下一个expires[*]，0-15数据库循环
22 W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值
23 参数current_db用于记录activeExpireCycle()进入哪个expires[*]执行
24 如果activeExpireCycle()执行时间到期，下次从current_db继续向下执行
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26 周期性轮询redis库中的时效笥数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除数据
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28 特点1： CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置
29 特点2： 内存压力不是很大，长期占用内存的冷数据会被持续清理
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31 总结： 周期性抽查存储空间（随机抽查，重点抽查）
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33 删除策略比对
34 定时删除 -- 节约内存，无占用 -- 不分时段占用CPU资源，频度高
35 惰性删除 -- 内存占用严重 -- 延时执行，CPU利用率高
36 定期删除 -- 内存定期随机清理 -- 每秒花费固定的CPU资源维护内存
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38 影响数据逐出的相关配置
39 检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires）
40 volatile-lru: 挑选最近最少使用的数据淘汰
41 volatile-lfu: 挑选最近使用次数最少的数据淘汰
42 volatile-ttl: 挑选将要过期的数据淘汰
43 volatile-random: 任意选择数据淘汰
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45 检测全库数据（所有数据集server.db[i].dict）
46 allkeys-lru: 挑选最近最少使用的数据淘汰
47 allkeys-lfu: 挑选最近使用次数最少的数据淘汰
48 allkeys-random: 任意选择数据淘汰
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50 放弃数据驱逐
51 noeviction（驱逐）： 禁止驱逐数据（redis4.0中默认策略）， 会引发错误OOM（OutOfMemory）
52 maxmemory-policy voiatile-lru
