本文主要是介绍Redis 内存淘汰策略有哪些？过期数据如何删除？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Redis 在面试中出现的概率非常大，毕竟后端项目如果用到分布式缓存的话，一般用的都是 Redis。目前，还没有出现一个能够取代 Redis 的分布式缓存解决方案。
这篇文章中，我会分享几道 Redis 内存管理相关的问题，都很常见。不论是面试还是项目中用到 Redis，都能有帮助。
下面几篇是之前分享的 Redis 相关的文章，没看过的朋友可以抽空看看：
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这 7 道 Redis 基础问题，很常见！！
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如何发现 Redis 热 Key，有哪些解决方案？
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Redis 大 key 有什么危害？如何排查和处理？
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Redis 除了缓存还能做什么？可以做消息队列吗？
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本地缓存和分布式缓存有什么区别？如何选择？
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宕机了，Redis 如何避免数据丢失？
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Redis 如何使用批量操作提高效率？
Redis 给缓存数据设置过期时间有啥用？
一般情况下，我们设置保存的缓存数据的时候都会设置一个过期时间。为什么呢？
因为内存是有限的，如果缓存中的所有数据都是一直保存的话，分分钟直接 Out of memory。
Redis 自带了给缓存数据设置过期时间的功能，比如：
127.0.0.1:6379> expire key 60 # 数据在 60s 后过期
(integer) 1
127.0.0.1:6379> setex key 60 value # 数据在 60s 后过期 (setex:[set] + [ex]pire)
OK
127.0.0.1:6379> ttl key # 查看数据还有多久过期
(integer) 56
注意：Redis 中除了字符串类型有自己独有设置过期时间的命令 setex 外，其他方法都需要依靠 expire 命令来设置过期时间 。另外， persist 命令可以移除一个键的过期时间。
过期时间除了有助于缓解内存的消耗，还有什么其他用么？
很多时候，我们的业务场景就是需要某个数据只在某一时间段内存在，比如我们的短信验证码可能只在 1 分钟内有效，用户登录的 Token 可能只在 1 天内有效。
如果使用传统的数据库来处理的话，一般都是自己判断过期，这样更麻烦并且性能要差很多。
Redis 是如何判断数据是否过期的呢？
Redis 通过一个叫做过期字典（可以看作是 hash 表）来保存数据过期的时间。过期字典的键指向 Redis 数据库中的某个 key(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 所指向的数据库键的过期时间（毫秒精度的 UNIX 时间戳）。
redis过期字典
过期字典是存储在 redisDb 这个结构里的：
typedef struct redisDb {...dict *dict; //数据库键空间,保存着数据库中所有键值对dict *expires // 过期字典,保存着键的过期时间...
} redisDb;
过期的数据的删除策略了解么？
如果假设你设置了一批 key 只能存活 1 分钟，那么 1 分钟后，Redis 是怎么对这批 key 进行删除的呢？
常用的过期数据的删除策略就两个（重要！自己造缓存轮子的时候需要格外考虑的东西）：
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惰性删除：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。
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定期删除：每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期 key 操作。并且，Redis 底层会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。
定期删除对内存更加友好，惰性删除对 CPU 更加友好。两者各有千秋，所以 Redis 采用的是 定期删除+惰性/懒汉式删除 。
但是，仅仅通过给 key 设置过期时间还是有问题的。因为还是可能存在定期删除和惰性删除漏掉了很多过期 key 的情况。这样就导致大量过期 key 堆积在内存里，然后就 Out of memory 了。
怎么解决这个问题呢？答案就是：Redis 内存淘汰机制。
Redis 内存淘汰机制了解么？
相关问题：MySQL 里有 2000w 数据，Redis 中只存 20w 的数据，如何保证 Redis 中的数据都是热点数据?
Redis 提供 6 种数据淘汰策略：
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volatile-lru（least recently used）：从已设置过期时间的数据集（
server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰。 -
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（
server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰。 -
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（
server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰。 -
allkeys-lru（least recently used）：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）。
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allkeys-random：从数据集（
server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰。 -
no-eviction：禁止驱逐数据，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。这个应该没人使用吧！
4.0 版本后增加以下两种：
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volatile-lfu（least frequently used）：从已设置过期时间的数据集（
server.db[i].expires）中挑选最不经常使用的数据淘汰。 -
allkeys-lfu（least frequently used）：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最不经常使用的 key。
这篇关于Redis 内存淘汰策略有哪些？过期数据如何删除？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
