Redis 作为最流行的内存数据库之一，其高性能的核心在于数据全部存储在内存中。但内存资源有限，如何管理过期数据和内存不足时的数据淘汰，就成了 Redis 必须解决的关键问题。这也是面试中高频出现的考点，下面我们系统梳理一下。
一、过期键的删除策略
当我们使用 EXPIRE、PEXPIRE、EXPIREAT 等命令给键设置过期时间后，Redis 并不会立即删除这些键，而是采用了一套组合策略来平衡 CPU 和内存的消耗。
1. 定时删除（立即删除）
思路：在设置键过期时间的同时，创建一个定时器，到时间就立即删除该键。
优点：内存释放最及时，过期键不会占用内存。
缺点：如果过期键很多，删除操作会占用大量 CPU 时间，影响 Redis 的响应速度和吞吐量。定时器本身也需要消耗系统资源。
结论：Redis 没有采用这种策略。
2. 惰性删除（被动删除）
思路：键过期后不主动删除，只有当客户端访问该键时，才检查是否过期，若过期则删除并返回空。
优点：对 CPU 时间友好，删除操作只在访问时发生，不会浪费 CPU 去检查无关的键。
缺点：对内存不友好。如果一个键已经过期但一直不被访问，它会一直占用内存，造成内存泄漏。
实现：Redis 在 db.c 中的 expireIfNeeded 函数实现惰性删除，所有读写命令在执行前都会调用它。
3. 定期删除（主动删除）
思路：每隔一段时间，程序就对数据库进行一次检查，随机删除一部分过期键。这是定时删除和惰性删除的折中方案。
优点：通过限制删除操作的执行时长和频率，减少对 CPU 的影响，同时也能及时释放部分内存。
缺点：难以确定删除操作的执行时长和频率。太频繁会消耗 CPU，太少又会导致内存浪费。
Redis 的实现：Redis 默认每秒执行 10 次（hz 配置，默认 10）定期删除任务。每次执行时：
- 从所有设置了过期时间的数据库中随机抽取 20 个键；
- 删除其中已过期的键；
- 如果本次删除的过期键比例超过 25%，则重复上述步骤；
- 同时有一个时间上限（默认 25ms），避免阻塞主线程。
4. Redis 的最终策略
Redis 实际采用的是 惰性删除 + 定期删除 的组合策略。这样既避免了定时删除的 CPU 压力，又通过定期删除弥补了惰性删除可能导致的内存泄漏问题。
二、内存淘汰机制
即使有了过期键删除策略，当 Redis 内存使用达到 maxmemory 限制时，仍然需要一套内存淘汰机制来决定删除哪些数据。这是面试中另一个重点。
1. 配置参数
在 redis.conf 中通过 maxmemory 设置最大内存，通过 maxmemory-policy 设置淘汰策略。例如：
maxmemory 2gb
maxmemory-policy allkeys-lru
2. 八种淘汰策略
Redis 提供了 8 种内存淘汰策略，可分为四大类：
（1）不淘汰
noeviction：默认策略。当内存不足时，不淘汰任何数据，直接对写命令返回错误（读命令仍可执行）。这保证了数据不丢失，但会导致写服务不可用。
（2）基于过期时间的淘汰
volatile-lru：从设置了过期时间的键中，使用 LRU 算法淘汰最久未使用的键。volatile-lfu：从设置了过期时间的键中，使用 LFU 算法淘汰使用频率最低的键（Redis 4.0 引入）。volatile-random：从设置了过期时间的键中，随机淘汰。volatile-ttl：从设置了过期时间的键中，优先淘汰剩余生存时间（TTL）最短的键。
（3）基于所有键的淘汰
allkeys-lru：从所有键中，使用 LRU 算法淘汰最久未使用的键。allkeys-lfu：从所有键中，使用 LFU 算法淘汰使用频率最低的键（Redis 4.0 引入）。allkeys-random：从所有键中，随机淘汰。
3. LRU 与 LFU 的区别
- LRU（Least Recently Used）：淘汰最近最久未使用的键。它关注的是“最近一次访问时间”，适合有明显热点数据的场景。
- LFU（Least Frequently Used）：淘汰访问频率最低的键。它关注的是“访问次数”，适合热点数据相对稳定的场景。LFU 能避免偶发的一次访问就把冷数据“救活”的问题。
4. Redis 的近似 LRU 算法
标准的 LRU 需要维护一个双向链表，内存开销大。Redis 采用了近似 LRU 算法：
- 每个对象有一个 24 位的
lru字段，记录最后一次访问的时间戳。 - 淘汰时，随机抽取
maxmemory-samples（默认 5）个键，从中选择最久未使用的键淘汰。 - 抽取的样本数越大，越接近真实 LRU，但 CPU 消耗也越高。
这种设计用很小的内存代价换取了接近 LRU 的效果，是 Redis 在性能和内存之间的经典权衡。
5. 如何选择淘汰策略
- 如果数据有明显冷热区分，推荐
allkeys-lru。 - 如果数据访问频率差异大且热点稳定，推荐
allkeys-lfu。 - 如果希望只淘汰过期数据，保留永久数据，推荐
volatile-lru或volatile-lfu。 - 如果数据都不能丢失，使用
noeviction并做好内存监控和告警。
三、总结
| 维度 | 过期键删除策略 | 内存淘汰机制 |
|---|---|---|
| 触发条件 | 键设置了过期时间且已到期 | 内存使用达到 maxmemory |
| 核心策略 | 惰性删除 + 定期删除 | 8 种策略，常用 allkeys-lru |
| 关注点 | CPU 与内存的平衡 | 内存不足时保留哪些数据 |
理解这两套机制，不仅能帮助你在面试中从容作答，更能在实际生产环境中合理配置 Redis，避免内存溢出或性能抖动。建议结合 INFO memory、INFO stats 等命令监控 evicted_keys、expired_keys 等指标，做到心中有数。
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