过期策略和淘汰策略

过期策略

定期删除 + 惰性删除

(1) 定期删除：redis默认每隔100ms（运行频率由配置文件中的hz参数来控制，取值范围1~500，默认是10，代表每秒运行10次）执行后台删除任务。

清理过程如下：

1. 遍历所有的db
2. 从db中设置了过期时间的key的集合中随机检查20个key
3. 删除检查中发现的所有过期key
4. 如果检查结果中25%以上的key已过期，则继续重复执行步骤2-3，否则继续遍历下一个db

调大hz将会提高redis定期任务的执行频率，如果你的redis中包含很多过期key的话，可以考虑将这个值调大，但要注意同时也会增加CPU的压力，redis作者建议这个值不要超过100。

(2) 惰性删除：定期删除可能导致很多过期的key 到了时间并没有被删除掉。这时就要使用到惰性删除。在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间并且过期了就删除，并返回nil给客户端。

定时删除

在设置key的过期时间的同时，为该key创建一个定时器，让定时器在key的过期时间来临时，对key进行删除。就是我们通常使用的expire(key,time)方法。这种方式的优点是，当键值过期时，内存能够及时的被释放，但是缺点是，如果同时有大量的键值同时过期（缓存雪崩），需要更多的CPU内存去删除这些键值，删除这些key会占用很多的CPU时间，很严重的影响性能。

为什么不用定时删除策略呢？

定时删除，用一个定时器来负责监视key，过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key，因此没有采用这一策略。

定期删除 + 惰性删除存在的问题

如果某个key过期后，定期删除没删除成功，然后也没再次去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这时，如果大量过期的key堆积在内存中，redis的内存会越来越高，导致redis的内存块耗尽。那么就应该采用内存淘汰机制。

强制删除

LRU和LFU都是内存管理的页面置换算法。

• LRU：最近最少使用(最长时间)淘汰算法（Least Recently Used）。LRU是淘汰最长时间没有被使用的页面。
• LFU：最不经常使用(最少次)淘汰算法（Least Frequently Used）。LFU是淘汰一段时间内，使用次数最少的页面。

如果redis使用的内存已经达到maxmemory（默认值为0，上限取决于物理内存）配置的值时，会触发强制清理策略，清理策略由配置文件的maxmemory-policy参数来控制，有以下这些清理策略：

• volatile-lru：使用LRU算法对设置了过期时间的key进行清理（默认值）
• allkeys-lru：使用LRU算法对所有key进行清理
• volatile-lfu：使用LFU算法对设置了过期时间的key进行清理（redis 4.0版本开始支持）
• allkeys-lfu：使用LFU算法对所有key进行清理（redis 4.0版本开始支持）
• volatile-random：对所有设置了过期时间的key进行随机清理
• allkeys-random：从所有key进行随机清理
• volatile-ttl：清理生存时间最小的一部分key
• noeviction：不做任何清理，拒绝执行所有的写操作

为了节省内存和性能上的考虑，上述的清理策略都不需要遍历所有数据，而是采用随机采样的方法，每次随机取出特定数量（由maxmemory-samples配置项控制，默认是5个）的key，然后在这些key中执行清理策略。

注：这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间才会停止。

生产环境配置的淘汰策略？

maxmemory-policy=volatile-lru 

生产环境的后台删除任务运行频率

hz=10，一秒10次运行。