Redis 提供了多种缓存淘汰策略，根据业务需求可选择：最大内存限制：防止内存不足崩溃。最少使用：优先淘汰不常用的数据，提高命中率。最近最少访问：优先淘汰访问次数较少的数据。淘汰概率：灵活控制淘汰概率，平衡命中率和内存使用。淘汰轮询：均匀淘汰数据，防止大量数据集中淘汰。
Redis缓存淘汰策略
Redis提供多种缓存淘汰策略，可根据业务需求进行选择，下面是常用的策略：
1. 最大内存限制 (maxmemory)
- 当Redis使用的内存超过最大内存限制时，触发淘汰操作。
- 优点：简单易用，防止Redis因内存不足而崩溃。
- 缺点：可能导致常用数据被淘汰。
2. 最少使用 (LRU)
- 淘汰最近最少使用的键值对（LRU算法）。
- 优点：优先淘汰不常用的数据，提高缓存命中率。
- 缺点：无法区分频繁访问的数据和暂时未访问的数据。
3. 最近最少访问 (LFU)
- 淘汰最近访问次数最少的键值对（LFU算法）。
- 优点：考虑访问频率，优先淘汰访问次数较少的数据。
- 缺点：无法区分访问时间相近的数据。
4. 淘汰概率 (volatile-ttl)
- 为每个键值对设置一个生存时间（TTL），当TTL到期时，以一定概率淘汰该键值对。
- 优点：灵活控制淘汰概率，有效平衡命中率和内存使用率。
- 缺点：需要手动设置TTL，可能存在不一致性。
5. 淘汰轮询 (active decay)
- 将缓存中的键值对划分为多个"桶"，定期淘汰每个桶中的一个键值对。
- 优点：均匀地淘汰数据，防止大量数据集中淘汰。
- 缺点：可能会淘汰常用数据，需要合理设置淘汰频率。
选择合适的策略
选择合适的淘汰策略需要考虑以下因素：
- 业务需求：优先淘汰不常用数据还是防止常用数据被淘汰。
- 访问模式：数据访问频率和时间分布。
- 性能要求：淘汰操作的耗时和对系统的影响。
- 内存限制：Redis可用的内存大小。
