1、Redis可以存多少数据？

在配置文件redis.conf中，可以通过参数maxmemory来设定最大运行内存

• 在32位系统中，maxmemory默认为3G，因为32位的机器最大支持4GB
• 在64位系统中，maxmemory默认位0，表示没有内存大小限制

当Redis存储超过这个maxmemory配置值，则触发Redis内存淘汰

2、如何淘汰

第一种noeviciton（默认淘汰策略）：

• 如果内存达到maxmemory，则写入操作会失败，但不会淘汰已有数据

第二种多种淘汰策略，主要支持lru，lfu，random，ttl

• lru：根据lru算法尝试回收最长时间未使用的
• lfu：根据lfu驱逐最不常用的键
• random：回收随机的键
• ttl：回收过期集合的键，并且优先回收存活时间较短的键

这四种淘汰策略，可以选择时volatile，也就是设置了过期时间的key，或者是allkeys，即全部的key，所以一共有8种淘汰方式，如下图：

选择哪种淘汰算法

淘汰算法根据业务需求决定，如果数据非常重要，不能丢失，那就选择不淘汰，这种情况会导致写入失败，有完善的告警机制配合人工介入

如果是缓存场景，业务方一般使用lru/lfu这种灵活的淘汰策略

3、内存淘汰算法LRU和LFU

3.1、LRU

LRU算法是什么

最近久未使用，即记录每个key的最近访问时间，维护一个访问时间的数据

传统lur算法的实现基于链表结构，链表中的元素按照操作数序从前往后排列，最新操作的键会被移动到表头，当需要内存淘汰时，只需要删除链表尾部的元素即可，因为链表尾部的元素就代表最久未被使用的元素

Redis用LRU算法会有什么问题

如果为所有数据维护一个顺序列表，实际就是做一个双向链表，但是如果Redis数据稍微多些，这个链表就是巨大的成本，对于Redis而言，内存是最宝贵的，所以Redis选择了近似LRU算法

Redis 是如何实现LRU算法的

实现方式是在Redis的对象结构中添加一个额外的字段，用于记录此数据的最后一次访问时间

当Redis进行内存淘汰的时候，会使用随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取5个值，然后淘汰最久没有使用的那个

优点：

• 不用为所有的数据维护一个链表，节省空间占用
• 不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能

缺点：

• 无法解决缓存污染问题：有些数据只被读取了一次，但一直留存在Redis缓存中，造成缓存污染

Redis4.0之后LFU解决了这个问题

3.2、LFU

什么时LFU算法？

最近不常用算法；即根据数据访问次数来淘汰数据的

LFU算法会记录每个数据的访问次数，当一个数据被再次访问时，就会增加数据的访问次数。

所以，优先清理的就是哪些使用次数最少的数据

Redis如何实现LFU算法？

LFU算法相比于LRU算法的实现，多记录数据的方位频次的信息

 typedef struct redisObject {
     ...
       
     // 24 bits，用于记录对象的访问信息
     unsigned lru:24;  
     ...
 } robj;

Redis对象头中的lru字段，在lru算法下和lfu算法下使用方式并不相同

在LRU算法中，Redis对象头的24bits lru字段是用来记录key的访问时间戳

在LFU算法中，Redis对象头的24bits lru字段被分为两段存储

• 高16位 idt ：用来记录key的访问时间戳
• 低 8位 logc：用来记录key的访问频次，值越小使用频率越低，越容易被淘汰，初始值为5

注意：logc并不是单纯的访问次数，而是访问频次（访问频率），因为logc会随着时间推移而衰减的

在每次 key 被访问时，会先对 logc 做一个衰减操作，衰减的值跟前后访问时间的差距有关系

• 如果上一次访问的时间与这一次访问的���间差距很大，那么衰减的值就越大，
• 反之，衰减的值就会小

对 logc 做完衰减操作后，就开始对 logc 进行增加操作，增加操作并不是单纯的 + 1，而是根据概率增加，如果 logc 越大的 key，它的 logc 就越难再增加。

所以，Redis 在访问 key 时，对于 logc 是这样变化的：

1. 先按照上次访问距离当前的时长，来对 logc 进行衰减；
2. 然后，再按照一定概率增加 logc 的值

4、总结

内存淘汰策略是解决内存过大的问题，当 Redis 的运行内存超过最大运行内存时，就会触发内存淘汰策略，Redis 4.0 之后共实现了 8 种内存淘汰策略，我也对这 8 种的策略进行分类，如下：