Redis的过期策略与内存淘汰机制

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📌 Redis的过期策略

Redis采用双重过期管理机制确保内存高效利用：

1. 定期删除

   • 默认每100ms随机抽取部分key检查过期状态
   • 仅删除抽样中发现已过期的key（非全量扫描）
   • 平衡点：避免高频扫描导致的CPU资源消耗

2. 惰性删除

   • 在客户端访问key时实时检查过期状态
   • 若发现过期立即删除并返回空值
   • 关键优势:零额外CPU开销

⚠️ 为何不用定时删除？
定时器精确监控每个key过期虽能及时释放内存，但会严重消耗CPU资源。在高并发场景下，CPU应优先处理请求而非执行删除操作。

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🚨 内存淘汰机制

当定期删除+惰性删除仍导致内存堆积时，触发内存淘汰策略（需在redis.conf配置）:

# redis.conf关键配置
maxmemory 4gb  # 设置最大内存
maxmemory-policy volatile-lru  # 设置淘汰策略

🔥 六大淘汰策略

策略	作用范围	淘汰逻辑	适用场景
volatile-lru	仅过期集合	淘汰最近最少使用的key	热点数据集中场景
volatile-ttl	仅过期集合	淘汰剩余寿命最短的key	时效性敏感数据
volatile-random	仅过期集合	随机淘汰key	无特殊要求场景
allkeys-lru	所有key	全局LRU淘汰	内存不足时优先保证新写入
allkeys-random	所有key	全局随机淘汰	数据均匀分布场景
noeviction	-	禁止淘汰，拒绝新写入	数据绝对不可丢失场景

💡 关键细节：

• 未设置过期时间的key不会被volatile-*策略淘汰
• allkeys-*策略会无视过期状态操作所有key
• 生产环境推荐allkeys-lru（平衡命中率与内存控制）

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🛠️ 策略选择建议

• 金融场景 → 优先noeviction + 独立扩容方案
• 电商缓存 → 首选allkeys-lru 保证高命中率
• 实时日志 → 使用volatile-ttl 自动清理旧数据

⚠️ 实际案例：某社交平台使用volatile-lru后，缓存命中率从82%提升至94%，同时内存溢出故障减少87%