长期将Redis作为缓存使用，难免会遇到内存空间存储瓶颈，当Redis内存超出物理内存限制时，内存数据就会与磁盘产生频繁交换，使Redis性能急剧下降。
Redis在生产环境中，采用配置参数maxmemory 的方式来限制内存大小。当实际存储内存超出maxmemory 参数值时，开发者们可以通过这几种方法——Redis内存淘汰策略，来决定如何腾出新空间继续支持读写工作。
当前Redis3.0版本支持的淘汰策略有6种：
不淘汰
- no-enviction：禁止驱逐数据 （故名思意，在内存不足，再次存数据时报错，不对已有数据处理）
随机淘汰
- allkeys-random：从数据集(server.db[i].dict）中选择任意数据淘汰。
过期时间淘汰
- volatile-ttl： 从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，ttl值（剩余生存时间）越小越优先被淘汰
- 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。当内存达到限制无法写入非过期时间的数据集时，可以通过该淘汰策略在主键空间中随机移除某个key。
LRU淘汰
- volatile-lru：从设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选出最近最少使用的数据淘汰。没有设置过期时间的key不会被淘汰，这样就可以在增加内存空间的同时保证需要持久化的数据不会丢失。
- allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰，该策略要淘汰的key面向的是全体key集合，而非过期的key集合。
淘汰策略理解：
LRU淘汰：
LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
其数据结构是哈希链表的结构，当访问数据时将被访问节点调整到链表头，淘汰时即可淘汰链表尾部，即是最近最少访问
TTL淘汰：
Redis 数据集数据结构中保存了键值对过期时间的表，即 redisDb.expires。TTL 数据淘汰机制中会先从过期时间的表中随机挑选几个键值对，取出其中 ttl 最大的键值对淘汰。
注意：TTL淘汰策略并不是面向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。
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