Redis：丢弃策略

    当Redis内存超过物理内存限制时，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，让Redis的性能急剧下降。所以在生产环境，这种交换行为是不允许的。

    maxmemory参数是用来配置最大内存大小的，如果超过了maxmemory，Redis提供了如下几种可选策略，用来设置maxmemory-policy。

1、丢弃策略概览

• noeviction：不会继续服务处理del之外的写请求，读请求可以继续进行，这是默认策略；
• volatile-lru：根据近似lru算法进行淘汰，但不会丢弃没有设置过期时间的key；
• volatile-ttl：比较有过期时间的key的寿命，寿命短的先淘汰；
• volatile-random：从设置了过期时间的key中随机选择key进行淘汰；
• allkeys-lru：和volatile-lru相比，淘汰范围从所有设置了过期时间的key，扩展到了所有的key（包含没有设置过期时间的key）；
• allkeys-random：和volatile-random相比，淘汰范围从所有设置了过期时间的key，扩展到了所有的key（包含没有设置过期时间的key）。

2、近似LRU算法

    LRU算法需要消耗大量额外的内存，所以Redis采用的，实际上是一种近似LRU算法。Redis给每个key增加了一个字段，24bit，用于描述最后一次被访问的时间戳。

    当Redis执行写操作时，发现内存超出maxmemory，就会指定LRU淘汰算法。随机采样出5（可以设置）个key，然后淘汰掉最旧的key；如果淘汰后内存还是超出maxmemory，就继续淘汰，指定内存低于maxmemory为止。

    每次采样多少，是通过maxmemory_samples进行设置的。

    Redis增加了淘汰池，以提升LRU算法的效果。淘汰池是一个数组，每一次淘汰循环中，新的随机得出的key列表，会和淘汰池中的key列表进行融合，淘汰掉最旧的一个key之后，保留剩余较旧的key列表在池中，等待下一次淘汰。

    算法流程如下：

1. redis执行写操作时，发现内存大小超过maxmemory配置的值，触发丢弃过程；
2. redis执行对缓存的数据进行采样，采样数量取决于maxmemory_samples的配置；
3. 根据每个key最后一次被访问的时间戳排序，从采样中选出时间最久的key；
4. 将采样中时间最久的key放入到淘汰池，并淘汰掉淘汰池中时间最久的key。