redis如何保证数据都是热点数据

背景
众所周知，redis是纯内存的操作。所以速度极快。然而内存的大小是有限的。

如:mysql中有2000w的数据，redis中只存20w的数据，那么如何保证redis中的数据都是热点数据呢？

答案：redis内存数据集达到一定大小的时候，就会实行数据淘汰策略，内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存

写在淘汰策略之前：reids 过期策略
我们在设置一个key的时候，一般会给这个key设置一个过期时间（expire time），如：key的过期时间1小时，那么一小时到了，这个key是如何被删除的呢？

答案就是：定期删除+惰性删除

定期删除
指的是redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。注意，这里可不是每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key，那样就是一场性能上的灾难。实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉，这时候就需要惰性删除了。

惰性删除
在获取某个key的时候，redis会检查一下 ，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。

两种结合使用，就能够保证：一个key如果过期了，肯定会被删除了

但是，如果定期删除漏掉了很多过期key，然后也没及时去做查询，也就没走惰性删除，此时就可能会有大量过期key堆积在内存里，导致redis内存块耗尽
怎么办？

答案是：走内存淘汰机制。

redis的淘汰策略：默认是  noeviction
noeviction：当内存使用达到阀值的时候，所有引起申请内存的命令会报错；
allkeys-lru：尝试回收，最近未使用或者使用比较少的键。（范围是：所有的键）
volatile-lru：尝试回收，最近未使用或者使用比较少的键。（范围是：设置了过期时间的键）
allkeys-random：随机移除某个key。（范围是：所有的键）
volatile-random：随机移除某个key。（范围是：设置了过期时间的键）
volatile-ttl：回收过期时间较短的key。（范围是：设置了过期时间的键）

 

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