一、删除策略
删除策略就是针对已过期数据的处理策略。
针对过期数据要进行删除的时候都有哪些删除策略呢？
- 1.定时删除
- 2.惰性删除
- 3.定期删除
1、立即删除
当key设置有过期时间，且过期时间到达时，由定时器任务立即执行对键的删除操作。
- 优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存占用
- 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
- 总结：用处理器性能换取存储空间（拿时间换空间）
2、惰性删除
数据到达过期时间，不做处理。等下次访问该数据时，判断
1. 如果未过期，则返回数据
2. 发现已过期，删除，返回不存在
- 优点：节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除
- 缺点：内存压力很大，出现长期占用内存的数据
- 总结：用存储空间换取处理器性能（拿空间换时间）
3、定期删除
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Redis启动服务器初始化时，读取配置server.hz的值，默认为10
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每秒钟执行server.hz次serverCron()-------->databasesCron()--------->activeExpireCycle()
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activeExpireCycle()对每个redis库逐一进行检测，每次执行耗时：250ms/server.hz
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对某个库检测时，随机挑选W个key检测
（1）如果key超时，删除key
（2）如果一轮中删除的key的数量>W*25%，循环该过程
（3）如果一轮中删除的key的数量≤W25%，检查下一个库，在0-15库之间循环
W取值=ACTIVEEXPIRECYCLE_LOOKUPSPERLOOP属性值
二、淘汰策略
当新数据进入redis时，如果内存不足，就会引发淘汰机制。
影响数据淘汰的相关配置如下：
1：最大可使用内存，即占用物理内存的比例，默认值为0，表示不限制。生产环境中根据需求设定，通常设置在50%以上
properties maxmemory ?mb
2：每次选取待删除数据的个数，采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据
properties maxmemory-samples count
3：对数据进行删除的选择策略
properties maxmemory-policy policy
数据淘汰的策略一共有3种：
1、检测易失数据（设置了过期时间的数据）
volatile-lru：挑选最近使用时间最远的数据淘汰
volatile-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
volatile-ttl：挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：任意选择数据淘汰
2、检测全库数据
allkeys-lru：挑选最近使用时间最远的数据淘汰
allkeLyRs-lfu：：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
allkeys-random：任意选择数据淘汰，相当于随机
3、放弃数据驱逐
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略)，会引发OOM(Out Of Memory)