Redis 内存淘汰策略（8 种）

🚀 一、Redis 内存淘汰策略总览（8 种）

Redis 只在 内存满（到 maxmemory） 时触发淘汰。

分两大类：

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🟩 ① 针对“设置了过期时间的 key”（常用）

策略	说明
volatile-lru	在过期集合中挑最近最少使用的 key
volatile-lfu	在过期集合中挑最少频次访问的 key
volatile-ttl	在过期集合中优先删除“快要到期”的 key
volatile-random	在过期集合中随机删

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🟥 ② 针对“全体 key”（包含不过期 key）

策略	说明
allkeys-lru	在所有 key 中挑最近最少使用的 key
allkeys-lfu	在所有 key 中挑最少访问频次的 key
allkeys-random	所有 key 中随机删除
noeviction	不删除，直接报错（返回 OOM 错误）

这八个策略你必须一口背下来，这是 Redis 面试最容易出“背诵题”的地方。

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🎨 二、图解（分类图 + 原理图）

🖼 1. 策略分类图

           Redis 淘汰策略（8 种）
                    │
           ┌────────┴────────┐
   针对只对“带过期时间 key”     针对“所有 key”
           │                      │
  ┌────────┼────────┐       ┌───────┼─────────┐
volatile-lru   volatile-lfu   allkeys-lru    allkeys-lfu
volatile-ttl   volatile-random allkeys-random noeviction

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🖼 2. LRU 图（最近最少使用）

[Key1] → [Key2] → [Key3] → [Key4]
  最近访问                        最久未访问
淘汰：从右边删

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🖼 3. LFU 图（访问频率）

访问次数：
KeyA：1 次
KeyB：5 次
KeyC：10 次
KeyD：2 次

淘汰：删访问次数最少的 → KeyA

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🖼 4. volatile-ttl 图（删除 TTL 最短的）

KeyA：TTL = 90s
KeyB：TTL = 3s ← 最快过期
KeyC：TTL = 45s

淘汰：KeyB

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🧩 三、每种策略的业务使用场景

1）allkeys-lru（最常用）

缓存场景首选，适合热点数据明显。

例如：

• 商品详情缓存
• 用户信息缓存
• 内容阅读缓存
• Feed 流热点读取

优势：

• 热点数据永远在内存
• 淘汰最久没访问的 key
• 不依赖 TTL（可以不用设置过期）

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2）allkeys-lfu（Redis 4.0+）

热点访问具有“长期”倾向的场景。

例如：

• 推荐系统：爆款文章
• 视频平台：长期热门内容
• 直播间信息：用户一直点同一个房间

比 LRU 更精准（避免偶发突刺访问导致缓存污染）

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3）volatile-lru

只在“过期 key 集合”里淘汰。

适合：

• 大多数 key 都设置 TTL
• 少量 key（例如配置）不想被淘汰

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4）volatile-ttl

优先删除“马上过期的 key”。

适合：

• 大批量定时自动过期的数据
• 秒杀场景中的临时库存 key
• 登录态 key（快过期就删掉没事）

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5）volatile-random / allkeys-random

随机删除。

基本只在“实验场景”用。生产一般不用。

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6）noeviction

内存满 = 写入失败。

适合：

• Redis 被当作 消息队列
• Redis 做 持久性计数器
• 内存不能随便删（如广告扣费、计费系统）

多数恢复方案：

• 加内存
• 扩容集群

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🔥 四、面试必问：Redis 淘汰策略与业务场景如何选择？

📌 缓存业务（高并发读多写少）

👉 allkeys-lru（99% 场景选它）

📌 有热点但追求更稳定的命中率

👉 allkeys-lfu

📌 必须保留某些不设置过期时间的 key

👉 volatile-lru / volatile-lfu

📌 数据天然有 TTL，快过期无所谓

👉 volatile-ttl

📌 强一致性计费、上下文、计数器

👉 noeviction

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🧠 五、面试高频追问（我帮你准备好答案）

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❓ Q1：为什么建议 allkeys-lru 而不是 volatile-lru？

因为：

• 许多缓存 key 本来就不一定设置 TTL
• volatile-lru 只在 TTL 集中删 key
• 没 TTL 的 key 越堆越多 → 其实更容易 OOM

👉 allkeys-lru 更稳定可靠。

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❓ Q2：Redis 4.0 引入 LFU 的目的？

因为 LRU 会被“偶发热点”污染。

例如有人刷接口一次性读 10 万个冷数据，LRU 就错乱了。

LFU 能识别：

• 真正的热点（多次、长期）
• 偶发高峰不会影响驱逐逻辑

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❓ Q3：选错策略会怎样？

• 命中率下降（最直接结果）
• QPS 降低
• 回源数据库压力暴涨 → 雪崩

选对策略有时比扩容更有效。

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🏁 六、终极总结（背就完了）

Redis 内存淘汰策略 8 种：
volatile-lru / volatile-lfu / volatile-ttl / volatile-random
allkeys-lru / allkeys-lfu / allkeys-random / noeviction

常用：
allkeys-lru（缓存）
allkeys-lfu（热点更稳定）

不常用：
random、ttl

不用：
noeviction（除非你真的需要强一致）

触发条件：
内存达到 maxmemory 才会淘汰