Redis 内存淘汰机制（8种策略+LRU/LFU底层原理）
Redis 是内存数据库，最大内存用完后必须淘汰数据，否则无法写入新数据、直接 OOM。内存淘汰机制就是 Redis 内存满了之后「删谁、怎么删」的核心规则。
本文覆盖：maxmemory 机制、8种淘汰策略、LRU 近似实现原理、LFU 热点淘汰原理、LRU/LFU 对比、生产选型、面试高频问法。
一、前置基础：maxmemory 触发条件
1. 最大内存配置
redis.conf 核心参数：
- maxmemory 10gb：设置 Redis 最大可用内存
- maxmemory-policy：内存满后的淘汰策略
默认行为：不配置 maxmemory 时，64位Redis 不限制内存，会一直吃满机器内存，导致机器卡死、OOM。
2. 什么时候触发淘汰？
每次执行 写命令（set、hset、incr、lpush 等）时：
判断内存是否超出 maxmemory → 超出则执行对应淘汰策略，腾出空间后再写入新数据。
二、Redis 八种内存淘汰策略（面试必背）
分为三大类：不淘汰、淘汰TTL、淘汰冷热
1. 禁止淘汰（默认策略）
- noeviction：内存满后不删除任何数据，直接报错 OOM。
适用场景：纯持久化、不允许丢数据的核心业务，生产基本不用。
2. 只淘汰带过期时间的 key（TTL 策略）
- volatile-ttl：在带过期的key中，优先删除 剩余过期时间最短 的（快到期先删）
- volatile-lru：带过期key中，删除 最久未使用
- volatile-lfu：带过期key中，删除 访问频次最低
- volatile-random：带过期key中，随机删除
特点：永久key绝对不删，只动有过期时间的缓存key。
3. 全局淘汰（所有key，无论是否过期）
- allkeys-lru：全局所有key，删除最久未使用（生产最常用）
- allkeys-lfu：全局所有key，删除访问频次最低（Redis4.0+ 最优）
- allkeys-random：全局随机删除，极度不推荐
三、核心重点：Redis LRU 底层原理（面试深坑）
重要结论：Redis 并不是严格 LRU，是「近似 LRU」！
严格LRU需要维护链表、每次访问移动节点，消耗巨大CPU，Redis 为高性能做了轻量化优化。
1. LRU 核心数据结构
每个 Redis key 对象（redisObject）内部维护：
- lru 字段（24bit）：记录该key 最后一次访问的时间戳
无需链表、无需排序，仅靠时间戳判断冷热。
2. 近似 LRU 淘汰流程
内存满需要淘汰时：
- 随机采样 5个key（默认参数 maxmemory-samples）
- 对比这5个key的 lru 时间戳
- 删除其中 最久没访问 的key
- 循环往复，直到内存够用
优点：极高性能、几乎无CPU开销
缺点：不是绝对精准，极个别冷门key可能侥幸存活，但误差极小，工程完全可用
3. 采样参数说明
maxmemory-samples 5
采样值越大越精准、越耗CPU；5是性能与精度的最佳平衡点。
四、Redis LFU 底层原理（Redis4.0+ 最强淘汰）
LFU：最少频次使用淘汰，解决 LRU 的致命缺陷：LRU只看时间、不看热度。
1. LRU 的缺陷
举例：一个高频热点key刚刚10秒没人访问，一个冷门key刚刚被访问一次。
LRU 会误删热点key、保留垃圾冷门key，冷热判断失真。
2. LFU 字段结构（24bit）
redisObject 的 lru 字段复用拆分：
- 低 16bit：访问计数器 counter：记录访问频次
- 高 8bit：递减时间戳：记录上一次衰减时间
3. LFU 核心机制（智能衰减）
LFU 不是简单累加计数，否则老key永远删不掉，核心是热度衰减：
- key 长期不访问，计数器自动衰减变小
- 新访问 key 计数上涨快
- 真正实现：淘汰长期冷门，保留持续热点
4. LFU 淘汰流程
- 随机采样若干key
- 对比访问频次 counter
- 删除频次最低的key
- 频次相同再比较访问时间
五、LRU vs LFU 终极对比（面试高频）
| 维度 | LRU | LFU |
|---|---|---|
| 判断依据 | 最近访问时间 | 历史访问热度+时间衰减 |
| 冷热识别 | 弱，容易误删热点 | 极强，精准识别真实热点 |
| 新老key公平性 | 新key优势大 | 自动衰减，公平合理 |
| 版本支持 | 全版本 | 4.0+ |
| 生产推荐 | 通用场景 | 高并发热点场景最优 |
六、生产环境最佳策略选型（面试标准答案）
- 通用业务、绝大多数缓存场景：
allkeys-lru
兼顾冷热淘汰、稳定、无副作用、运维友好 - 高并发热点业务（商品、榜单、首页）：
allkeys-lfu
精准保留热点，淘汰僵尸冷数据，缓存命中率最高 - 希望永久key不被删除、只删过期缓存：
volatile-lru - 不允许丢数据、纯存储业务：
noeviction，配合严格内存监控
七、面试高频八股总结（直接背诵）
- Redis内存满了怎么办？ 触发内存淘汰策略，采样删除冷热key，腾出空间再写入。
- Redis LRU 是真LRU吗？ 不是严格LRU，是采样式近似LRU，靠对象24bit时间戳+随机采样淘汰，性能极高。
- LRU缺点？ 只看访问时间，不看访问频次，会误删短期未访问的热点key。
- LFU优势？ 基于访问热度+自动衰减，精准区分冷热数据，缓存命中率更高。
- 为什么不用严格LRU？ 需要维护链表排序，CPU开销巨大，Redis追求极致性能。