在 redis 中，允許使用者設定最大使用記憶體大小 server.maxmemory，在記憶體限定的情況下是很有用的。譬如，在一台 8g 機子上部署了 4 個 redis 服務點，每乙個服務點分配 1.5g 的記憶體大小，減少記憶體緊張的情況，由此獲取更為穩健的服務。
redis 記憶體資料集大小上公升到一定大小的時候，就會施行資料淘汰策略。redis 提供 6種資料淘汰策略：
volatile-lru：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的資料淘汰
volatile-ttl：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的資料淘汰
volatile-random：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中任意選擇資料淘汰
allkeys-lru：從資料集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的資料淘汰
allkeys-random：從資料集（server.db[i].dict）中任意選擇資料淘汰
no-enviction（驅逐）：禁止驅逐資料
redis 確定驅逐某個鍵值對後，會刪除這個資料並，並將這個資料變更訊息發布到本地（aof 持久化）和從機（主從連線）。
在伺服器配置中儲存了 lru 計數器 server.lrulock，會定時（redis 定時程式 servercorn()）更新，server.lrulock 的值是根據 server.unixtime 計算出來的。
另外，從 struct redisobject 中可以發現，每乙個 redis 物件都會設定相應的 lru。可以想象的是，每一次訪問資料的時候，會更新 redisobject.lru。
lru 資料淘汰機制是這樣的：在資料集中隨機挑選幾個鍵值對，取出其中 lru 最大的鍵值對淘汰。所以，你會發現，redis 並不是保證取得所有資料集中最近最少使用（lru）的鍵值對，而只是隨機挑選的幾個鍵值對中的。
redis 資料集資料結構中儲存了鍵值對過期時間的表，即 redisdb.expires。和 lru 資料淘汰機制類似，ttl 資料淘汰機制是這樣的：從過期時間的表中隨機挑選幾個鍵值對，取出其中 ttl 最大的鍵值對淘汰。同樣你會發現，redis 並不是保證取得所有過期時間的表中最快過期的鍵值對，而只是隨機挑選的幾個鍵值對中的。
redis 每服務客戶端執行乙個命令的時候，會檢測使用的記憶體是否超額。如果超額，即進行資料淘汰
redis資料淘汰策略
在 redis 中，允許使用者設定最大使用記憶體大小 server.maxmemory，在記憶體限定的情況下是很有用的。譬如，在一台 8g 機子上部署了 4 個 redis 服務點，每乙個服務點分配 1.5g 的記憶體大小，減少記憶體緊張的情況，由此獲取更為穩健的服務。redis 記憶體資料集大小上...
redis資料淘汰策略
redis 每服務客戶端執行乙個命令的時候，會檢測使用的記憶體是否超額。如果超額，即進行資料淘汰。在 redis 中，允許使用者設定最大使用記憶體大小 server.maxmemory，在記憶體限定的情況下是很有用的。譬如，在一台 8g 機子上部署了 4 個 redis 服務點，每乙個服務點分配 1...
redis資料淘汰策略
在 redis 中，允許使用者設定最大使用記憶體大小 server.maxmemory，在記憶體限定的情況下是很有用的。譬如，在一台 8g 機子上部署了 4 個 redis 服務點，每乙個服務點分配 1.5g 的記憶體大小，減少記憶體緊張的情況，由此獲取更為穩健的服務。redis 記憶體資料集大小上...