Redis 数据淘汰机制

在 Redis 中，允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory，在内存限定的情况下是很有用的。

譬如，在一台 8G 机子上部署了 4 个 Redis 服务点，每一个服务点分配 1G 的内存大小，减少内存紧张的情况，由此获取更为稳健的服务。

Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。Redis 提供 6 种数据淘汰策略：

volatile-lru：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：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

Redis 确定驱逐某个键值对后，会删除这个数据，并将这个数据变更消息发布到本地（AOF 持久化）和从机（主从连接）。LRU 数据淘汰机制

在服务器配置中保存了 lru 计数器 server.lrulock，会定时（Redis 定时程序serverCorn()）更新，server.lrulock 的值是根据 server.unixtime 计算出来的。

另外，从 struct redisObject 中可以发现，每一个 Redis 对象都会设置相应的 lru，即最近访问的时间。可以想象的是，每一次访问数据的时候，会更新 redisObject.lru。

LRU 数据淘汰机制是这样的：在数据集中随机挑选几个键值对，取出其中 lru 最大的键值对淘汰。所以，你会发现，Redis 并不是保证取得所有数据集中最近最少使用（LRU）的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的。

TTL 数据淘汰机制

Redis 数据集数据结构中保存了键值对过期时间的表，即 redisDb.expires，在使用 SET 命令的时候，就有一个键值对超时时间的选项。和 LRU 数据淘汰机制类似，TTL 数据淘汰机制是这样的：从过期时间 redisDB.expires 表中随机挑选几个键值对，取出其中 ttl 最大的键值对淘汰。同样你会发现，Redis 并不是保证取得所有过期时间的表中最快过期的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的。

无论是什么机制，都是从所有的键值对中挑选合适的淘汰。

在哪里开始淘汰数据

Redis 每服务客户端执行一个命令的时候，会检测使用的内存是否超额。如果超额，即进行数据淘汰。

在处理命令处理函数的过程，会涉及到内存使用量的检测，如果检测到内存使用超额，会触发数据淘汰机制。