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redis八种淘汰战略是什么
1、noeviction：自动战略，不淘汰数据；大局部写命令都将前往失误（DEL等少数除外）。
2、allkeys-lru：从一切数据中依据 LRU 算法挑选数据淘汰。
3、volatile-lru：从设置了过时期间的数据中依据 LRU 算法挑选数据淘汰 。
4、allkeys-random：从一切数据中随机挑选数据淘汰。
5、volatile-random：从设置了过时期间的数据中随机挑选数据淘汰。
6、volatile-ttl：从设置了过时期间的数据中，挑选越早过时的数据启动删除。
7、allkeys-lfu：从一切数据中依据 LFU 算法挑选数据淘汰（4.0及以上版本可用）。
8、volatile-lfu：从设置了过时期间的数据中依据 LFU 算法挑选数据淘汰（4.0及以上版本可用）。
LRU算法：
LRU（Least Recently Used）最近起码经常使用。
优先淘汰最近未被经常使用的数据，其外围现实是“假设数据最近被访问过，那么未来被访问的几率也更高”。
LRU底层结构是 hash 表 + 双向链表。
hash 表用于保障查问操作的期间复杂度是O(1)，双向链表用于保障节点拔出、节点删除的期间复杂度是O(1)。
单链表可以成功头部拔出新节点、尾部删除旧节点的期间复杂度都是O(1)，但是关于两边节点期间复杂度是O(n)，由于关于两边节点c，咱们须要将该节点c移动到头部，此时只知道他的下一个节点，要知道其上一个节点须要遍历整个链表，期间复杂度为O(n)。
LRU GET操作：假设节点存在，则将该节点移动到链表头部，并前往节点值。
LRU PUT操作：
1、节点不存在，则新增节点，并将该节点放到链表头部。
2、节点存在，则降级节点，并将该节点放到链表头部。
Redis内存淘汰算法LRU与LFU成功详解
Redis内存治理依赖于LRU和LFU算法以确保在有限内存下坚持高效性能。
LRU算法基于数据的最近经常使用期间，淘汰长期间未经常使用的数据；LFU算规律思考数据的访问频率，淘汰访问频率低的数据。
Redis的LRU成功是近似算法，经过随机选取样本启动淘汰，应用lru字段记载访问期间。
虽然这或者就义准确性，但在Redis 3.0中，其体现凑近真LRU。
但是，LRU算法仅关注访问期间，或者会淘汰抢手数据。
LFU算法经过调整访问次数和期间衰减函数，同时思考访问频率和期间。
它经常使用redisObject的lru字段启动计数，高16位存储期间，低8位存储访问次数。
在淘汰数据时，LFU首先依据访问次数，其次思考访问期间。
在内存凑近极限时，LFU或者不浮现出长处，由于它在数据挑选上的随机性和样本数量限度了其成果。
总的来说，选用经常使用哪种算法取决于业务数据的个性。
LRU适宜访问频率变动不大的场景，而LFU实用于访问频率散布不平均的场景。
在实践运行中，依据内存经常使用状况和数据访问个性，灵敏运用这两种战略是关键。
Redis 内存满了，会出现什么？
Redis在内存到达预设下限(maxmemory)时，会启动内存淘汰机制以坚持其反常运转。
这个阈值可在Redis性能文件中调整。
内存淘汰战略分为两类：不删除数据和删除数据战略。
当内存经常使用迫近极限，Redis首先会中止接受新的写入，采取以下措施之一：异步删除已过时或设置过时期间的键，驳回惰性删除战略，以监禁局部内存。
另一种战略是最近起码经常使用（LRU）淘汰，即移除最长期间未被经常使用的键。
假设内存继续满载，Redis将依次中止接受写入和读取恳求，造成服务终止，从而影响系统可用性。
因此，治理和提升Redis内存至关关键，包含正当设置最大内存限度，运用适宜的过时战略，并活期监控内存经常使用状况，以防止内存满载疑问的出现。
