Redis的数据库结构，结构为
typedef struct redisDb {
dict *dict; /* The keyspace for this DB */
dict *expires; /* Timeout of keys with a timeout set */
dict *blocking_keys; /* Keys with clients waiting for data (BLPOP) */
dict *ready_keys; /* Blocked keys that received a PUSH */
dict *watched_keys; /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */
struct evictionPoolEntry *eviction_pool; /* Eviction pool of keys */
int id; /* Database ID */
long long avg_ttl; /* Average TTL, just for stats */
} redisDb;
Redis是一个KV类型的数据库，比较重要的属性为(dict，expires)
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dict：保存了数据库里面所有的键值对
他是key都是字符串类型，值的话是对应的对象(字符串，列表，hash，set，zset)
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expires：保存了所有key值的到期时间，定期删除也是基于这张表做的
存在过期键值的数据库例子
Redis过期键删除策略(惰性删除、定期删除、主动清除)
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惰性删除
在获取(写操作之前也会先读取一下)这个key的时候判断键是否过期，如果过期的话就进行删除，并且返回空
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定期删除
它在规定的时间内，分多次遍历服务器中的各个数据库，从数据库的expires 字典中随机检查一部分键的过期时间，并删除其中的过期键。
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主动清理(当前已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略)
在介绍删除策略之前先了解一下删除算法，LRU跟LFU
- LRU（Least Recently Used，最久未使用的）以最近一次访问时间作为参考，淘汰很久没被访问过的数据，
- LFU（Least Frequently Used，最不频繁使用的）以访问次数作为参考，淘汰最近一段时间被访问次数最少的数据
主动删除策略，主要有3个维度(a：对key有设置过期时间的 b：所有key，c：不处理)
(a) 针对设置了过期时间的key做处理：
- volatile-ttl(time-to-live)：在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。
- volatile-random：就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除。
- volatile-lru：会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除。
- volatile-lfu：会使用 LFU 算法筛选设置了过期时间的键值对删除。
(b) 针对所有的key做处理：
- allkeys-random：从所有键值对中随机选择并删除数据。
- allkeys-lru：使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选删除。
- allkeys-lfu：使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选删除。
(c) 不处理：
- noeviction：不会剔除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息"(error)
主动删除策略配置建议
当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下
降，缓存污染情况比较严重。这时使用LFU可能更好点。
根据自身业务类型，配置好maxmemory-policy(默认是noeviction)，推荐使用volatile-lru。如
果不设置最大内存，当 Redis 内存超出物理内存限制时，内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交
换 (swap)，会让 Redis 的性能急剧下降。
当Redis运行在主从模式时，只有主结点才会执行过期删除策略，然后把删除操作”del key”同
步到从结点删除数据。
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