redis 内存管理与优化
参考redis官方文档redis.io
过期键删除策略
1 惰性删除策略
所有读写数据库的Redis命令在执行之前都会先检查输入键是否已过期，过期则删除之。
CPU友好，内存不友好
2 定期删除策略
每当 Redis 的服务器周期性操作函数 serverCron 执行时，就会调用定期删除过期键的函数，(serverCron默认100毫秒执行一次)在规定时间内，分多次遍历服务器中的各个数据库，从数据库的过期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。
通过全局变量记录当前处理的数据库，直到所有数据库的过期键都被删除。
过期字典
一个保存了所有键和过期时间的字典。
过期字典的键是一个指针，指向键空间中的某个键对象
过期字典的值是一个 long long 类型的整数，这个整数保存了键所指向的数据库键的过期时间
redis数据淘汰策略
在redis中，允许用户设置最大使用内存大小maxmemory（需要配合maxmemory-policy使用），设置为0表示不限制；当redis内存数据集快到达maxmemory时，redis会实行数据淘汰策略。Redis提供6种数据淘汰策略：
- volatile-lru:从设置过期时间的数据集中以lru算法淘汰
- volatile-ttl:从设置过期时间的数据集中淘汰即将过期的
- volatile-random:随机淘汰设置过期时间的数据集
- allkeys-lru: 对内存内所有数据集用LRU淘汰
- allkeys-random: 随机删除
- noenviction: 默认策略，不淘汰，不再写入，直接返回错误。
关于maxmemory设置，通过在redis.conf中maxmemory参数设置，或者通过命令CONFIG SET动态修改
关于数据淘汰策略的设置，通过在redis.conf中的maxmemory-policy参数设置，或者通过命令CONFIG SET动态修改
场景：
allkeys-lru： 如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布（也就是存在相对热点数据），或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况，我们可以选择allkeys-lru策略。
allkeys-random： 如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等，则可以使用这个策略。
volatile-ttl： 这种策略使得我们可以向Redis提示哪些key更适合被eviction。
另外，volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候，然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果，值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存，因此我们建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。