把 redis 當做快取使用時，有時你可以方便的讓它在新資料時自動逐出舊資料。這一點大家都比較清楚，因為 memcached 預設也會這麼幹。redis 僅支援 lru 逐出策略。下文主要講述 redis maxmemory 指令，這個指令用於限定記憶體使用量，以及講述了redis 使用到的 lru 演算法，這是一種近似lru演算法。
maxmemory 指令用於限定記憶體使用量。可以在 redis.conf 檔案中設定，也可以通過 config set 命令在執行時設定。例如在 redis.conf 檔案中新增如下指令將記憶體限定在 100m 以內maxmemory 100mb。
設定成 0 時表示無限制。64位系統下預設無限制，32位系統則強制指定為 3gb
當記憶體使用達到限定值時，可以選擇幾種不同的策略。例如 redis 可以在呼叫指令時直接返回錯誤（這些指令會導致更多記憶體使用），或者是逐出老資料，給新資料納出空間，讓記憶體占用保持在限定一下。
具體的逐出策略通過 maxmemory-policy 指令進行配置，主要有如下策略：
noeviction：當記憶體使用達到閾值的時候，所有引起申請記憶體的命令會報錯。
allkeys-lru：在主鍵空間中，優先移除最近未使用的key。
volatile-lru：在設定了過期時間的鍵空間中，優先移除最近未使用的key。
allkeys-random：在主鍵空間中，隨機移除某個key。
volatile-random：在設定了過期時間的鍵空間中，隨機移除某個key。
volatile-ttl：在設定了過期時間的鍵空間中，具有更早過期時間的key優先移除。
volatile-* 系列指令在無鍵值滿足條件時（例如未設定過期時間），表現為 noeviction
這裡補充一下主鍵空間和設定了過期時間的鍵空間，舉個例子，假設我們有一批鍵儲存在redis中，則有那麼乙個雜湊表用於儲存這批鍵及其值，如果這批鍵中有一部分設定了過期時間，那麼這批鍵還會被儲存到另外乙個雜湊表中，這個雜湊表中的值對應的是鍵被設定的過期時間。設定了過期時間的鍵空間為主鍵空間的子集。
我們了解了redis大概提供了這麼幾種淘汰策略，那麼如何選擇呢？淘汰策略的選擇可以通過下面的配置指定： # maxmemory-policy noeviction
但是這個值填什麼呢？為解決這個問題，我們需要了解我們的應用請求對於redis中儲存的資料集的訪問方式以及我們的訴求是什麼。同時redis也支援runtime修改淘汰策略，這使得我們不需要重啟redis例項而實時的調整記憶體淘汰策略。
另外，volatile-lru策略和volatile-random策略適合我們將乙個redis例項既應用於快取和又應用於持久化儲存的時候，然而我們也可以通過使用兩個redis例項來達到相同的效果，值得一提的是將key設定過期時間實際上會消耗更多的記憶體，因此我們建議使用allkeys-lru策略從而更有效率的使用記憶體。
最好從以下幾個方面來了解逐出過程
客戶端執行了乙個消耗記憶體的指令；
redis 檢查記憶體占用後發現超限，執行逐出策略；
執行乙個新的指令，如此迴圈；
即反覆的讓 redis 的記憶體占用在限定值上下波動，來觀察和驗證逐出策略；
當乙個指令消耗較多記憶體時，一定時間範圍內可以觀察到明顯的記憶體超限；
redis 使用的 lru 演算法是乙個近似實現，即逐出key並不一定真正訪問最少的鍵。它採用的方式是，對逐出範圍內的鍵進行取樣，然後對樣本進行逐出。什麼鬼。
在 redis 3.0中有了一些改進，在提公升效能的同時，讓近似lru的結果更加接近真實lru。
redis lru挺重要的一點是，你可以調整演算法精度，即調整每次逐出時的取樣數。可以通過這個指令進行調整：
redis 使用 近似lru 的目的主要還是為了節省記憶體，對於應用來說，近似與真實，實際上是等效的。
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