应用系统分层架构，为了加速数据访问，会把最常访问的数据，放在缓存(cache)里，避免每次都去访问数据库。缓存是指，将一些需要读取数据放在磁盘或者内存中，由于追求速度从而一般是放在内存中。缓存容量有限，若缓存满了系统是如何淘汰一些数据的呢？就涉及到缓存淘汰策略
三种缓存淘汰策略：
1.FIFO- First In First Out - 先进先出
2.LFU - Least Frequently Used - 最少 - 使用
3.LRU - Least Recently Used - 最近 - 最少 - 使用
redis三种过期key的删除策略
redis中当一个key过期了，并不是立即从Redis中删除。而是以下三种方式：
1、立即删除：
2、惰性删除：key到达过期时间时，不做处理。等到下次访问时判断，如果过期则删除key，未过期则返回数据。
3、定期删除：定期删除策略是前两种策略的折中，定期删除策略每隔一段时间执行一次删除过期键操作，并通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对CPU时间的影响。
Redis采用的是惰性删除+定期删除的方案。Redis 的定期扫描只会扫描设置了过期时间的键，Redis 通过一个单独的过期字典expires（可以看作是 hash 表）来保存设置了过期时间的数据过期的时间，所以不会出现扫描所有键的情况，即使如此，redis也是默认是每隔 100ms 就随机抽取过期字典中的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。如果不定时随机抽查而是全部扫描，那么将可能有很长的时间导致服务对外不可用，这是无异于一场灾难。
由于是随机扫描，那么对于已经过期但没有被扫描到的key怎么办呢，没关系，还有惰性删除，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，返回null。
过期字典dict的key是一个指针，这个指针指向键空间中的某个key对象（也即是某个数据库键）。过期字典的值是一个long long类型的整数，这个整数保存了key所指向的数据库key的过期时间——一个毫秒精度的UNIX时间戳。在实际中，键空间的key和过期字典的key都指向同一个key对象，所以不会出现任何重复对象，也不会浪费任何空间。
Redis缓存的八种淘汰策略
noeviction: 不会驱逐任何key，即当内存超出限制后，报错返回OOM，但不驱逐任何key（出厂默认配置）
allkeys-lru: 对所有key使用LRU算法进行删除（推荐）
volatile-lru: 对所有设置了过期时间的key使用LRU算法进行删除
allkeys-random: 对所有key随机删除
volatile-random: 对所有设置了过期时间的key随机删除
volatile-ttl: 删除马上要过期的key
allkeys-lfu: 对所有key使用LFU算法进行删除
volatile-lfu: 对所有设置了过期时间的key使用LFU算法进行删除