redis，可以看作是一种内存数据库，相信熟悉数据库相关知识的朋友们都不会对redis感到陌生，下面我们就一起来看看redis的淘汰策略到底是指的什么?我们应该了解的redis淘汰策略有哪些呢?

首先，当我们的redis的内存空间已经用满时，redis将根据配置的淘汰策略(maxmemory-policy)，进行相应的动作。redis内存淘汰指的是用户存储的一些键被可以被redis主动地从实例中删除，从而产生读miss的情况，

假设我们有一个redis服务器，服务器物理内存大小为1G的，我们需要存在redis中的数据量很小，这看起来似乎足够用很长时间了，随着业务量的增长，我们放在redis里面的数据越来越多了，数据量大小似乎超过了1G，但是应用还可以正常运行，这是因为操作系统的可见内存并不受物理内存限制，而是虚拟内存，物理内存不够用没关系，操作系统会从硬盘上划出一片空间用于构建虚拟内存，比如32位的操作系统的可见内存大小为2^32，而用户空间的可见内存要小于2^32很多，大概是3G左右。

好了，我们庆幸操作系统为我们做了这些，但是我们需要知道这背后的代价是不菲的，不合理的使用内存有可能发生频繁的swap，频繁swap的代价是惨痛的。所以回过头来看，作为有追求的程序员，我们还是要小心翼翼地使用好每块内存，把用户代码能解决的问题尽量不要抛给操作系统解决。说到这里，我们可以了解到，内存的淘汰机制的初衷是为了更好地使用内存，用一定的缓存miss来换取内存的使用效率。

内存淘汰只是redis提供的一个功能，为了更好地实现这个功能，必须为不同的应用场景提供不同的策略，redis提供了下面几种淘汰策略供用户选择，其中默认的策略为no-eviction策略：

一、no-eviction：不删除策略

当达到最大内存限制时，如果还需要更多的内存：直接返回错误

二、allkeys-lru

当达到最大内存限制时，如果还需要更多的内存：在所有的key中，挑选最近最少使用(LRU)的key淘汰

三、volatile-lru

当达到最大内存限制时，如果还需要更多的内存：在设置了expire(过期时间)的key中，挑选最近最少使用(LRU)的key淘汰

四、allkeys-random

当达到最大内存限制时，如果还需要更多的内存：在所有的key中，随机淘汰部分key

五、volatile-random

当达到最大内存限制时，如果还需要更多的内存：在设置了expire(过期时间)的key中，随机淘汰部分key

六、volatile-ttl

当达到最大内存限制时，如果还需要更多的内存：在设置了expire(过期时间)的key中，挑选TTL(time to live，剩余时间)短的key淘汰

以上就是有关redis淘汰策略的相关介绍了，希望能对大家有所帮助，欢迎关注本站了解更多有关内容哦。