Redis内存淘汰策略

1）内存淘汰触发条件

当Redis内存使用量达到maxmemory配置阈值时触发淘汰机制（默认关闭，需主动设置maxmemory参数）

2）8种核心淘汰策略

①noeviction(默认策略)

机制：拒绝所有写入操作（DEL等删除操作仍允许），返回OOM错误。

场景：数据不可丢失的持久化存储场景

命令：maxmemory-policy noeviction

②allkeys-lru(生产常用)

机制‌：从所有key中淘汰‌最近最少使用‌的键（Least Recently Used）

‌实现‌：近似LRU算法（随机采样5个key淘汰最旧）

‌场景‌：缓存系统、热点数据分布明显场景

‌命令‌：maxmemory-policy allkeys-lru

③‌volatile-lru‌

‌机制‌：仅从设置过期时间的key中淘汰LRU键

‌注意‌：若无过期时间key，退化为noeviction

‌场景‌：混合持久化+缓存场景

④‌allkeys-random‌

‌机制‌：随机淘汰任意键

‌特点‌：性能最佳但可能误删热点数据

‌场景‌：无明确访问模式或数据均匀分布场景

⑤‌volatile-random‌

‌机制‌：随机淘汰有过期时间的键

‌场景‌：需保留永久key的临时数据存储

⑥‌volatile-ttl‌

‌机制‌：优先淘汰‌剩余存活时间最短‌的键（TTL越小优先级越高）

‌场景‌：时效性敏感数据（如验证码、临时会话）

⑦‌allkeys-lfu‌（Redis 4.0+）

‌机制‌：淘汰‌访问频率最低‌的键（Least Frequently Used）

‌实现‌：基于频率的衰减计数器

‌场景‌：长尾访问分布、热点数据识别

‌命令‌：maxmemory-policy allkeys-lfu

⑧‌volatile-lfu‌

‌机制‌：仅淘汰有过期时间的LFU键

‌场景‌：需要LFU算法但需保留永久key的场景

3）策略对比表

策略	作用范围	算法类型	版本要求	适用场景
noeviction	不淘汰	-	所有版本	数据持久化
allkeys-lru	所有key	近似LRU	>=2.8	常规缓存
volatile-lru	带过期时间key	近似LRU	>=2.8	混合存储
allkeys-random	所有key	随机	>=2.8	快速淘汰
volatile-random	带过期时间key	随机	>=2.8	临时数据存储
volatile-ttl	带过期时间key	TTL排序	>=2.8	时效敏感数据
allkeys-lfu	所有key	精确LFU	>=4.0	热点数据识别
volatile-lfu	带过期时间key	精确LFU	>=4.0	临时热点数据

4）配置建议

①缓存场景

优先选择allkeys-lru或allkeys-lfu

示例配置：

 

②混合存储场景

使用volatile-lru + 关键数据不设过期时间

示例配置：

 

 

③高频更新场景‌

使用allkeys-lfu避免热点数据被误删

调整LFU衰减系数（默认lfu-decay-time 1）：

 

 

5）高级优化技巧

①内存碎片控制

启用activedefrag yes自动内存碎片整理

监控指标：mem_fragmentation_ratio > 1.5时需干预

②淘汰策略监控

关键指标

 

 

③混合策略实现

通过多个Redis实例分片，不同实例采用不同淘汰策略：

 

 

6）注意事项

①LRU精度与性能平衡

调整采样数量（默认5）：

 

 

②LFU计数器衰减

lfu-log-factor控制计数器增长速度（范围0-100）

lfu-decay-time控制计数器衰减速度（单位分钟）

③持久化影响‌
RDB/AOF持久化时，fork操作会占用额外内存，建议预留20%内存空间

根据数据访问模式和业务需求选择合适的策略，通常生产环境推荐allkeys-lru或allkeys-lfu，配合监控指标动态调整参数。