本文目录导航：
缓存数据淘汰算法: LRU 和 LFU
LRU（最近起码经常使用）算法，一种罕用的页面置换战略，选用最近最久未经常使用的页面淘汰。
例如，访问数据3后，3将移至队列头部；新数据5参与后，尾部数据4被移出，构成新队列头部5。
LFU（最近最不经常经常使用）算法，依据经常使用频率淘汰页面。
访问数据2后，频率+1并降级期间；增加数据5时，频率最小的节点被移除，期间最早的节点在频率相反时被移除。
LRU与LFU对比，LRU淘汰最近未访问的页面，LFU淘汰访问次数起码的页面。
LRU缺陷在于或者因一次性冷数据查问造成热点数据被删除；LFU缺陷包括新参与数据易被剔除、频率相似数据中较早访问期间的被移除。
Redis提供多种内存淘汰战略。
LRU战略下，移除最近未访问的数据以缓存热点数据，但在极其状况下或者造成少量恳求访问同一热点数据时被移除，形成性能瓶颈。
LFU战略下，移除不罕用数据，更适宜缓存少量热点数据，防止因频率相似而误删热点数据，同时提供系统包全机制，如加锁访问数据库。
综上，高并发且热点数据量大时，倡导经常使用Redis的LFU战略，迷信正当地淘汰数据，确保系统稳固运转。
在数据访问频率相反时，依据访问期间启动淘汰，以防极其状况下误删热点数据，必要时采取包全措施，防止性能影响。
Redis数据耐久化机制(备份复原)、缓存淘汰战略、主从同步原理、经常出现规范与提升详解
Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种耐久化方式，其中自动开启的是 RDB 形式。
为了开启 AOF 形式，须要手动修正性能文件。
RDB 是一种周期性将内存数据以快照方式保留到硬盘的机制，驳回二进制紧缩存储。
而 AOF 以文本日志方式记载每条写入、删除恳求，以追加方式写入，写入速度快，文件不易损坏。
RDB 好处包括生成多个数据文件，对性能影响小，数据复原速度快；缺陷是或者造成局部数据失落，且大文件会造成客户端卡顿。
AOF 好处为数据失落危险低，文件读取性能高，允许数据复原；缺陷是文件体积大，会降落 QPS。
RDB 适宜做冷备，AOF 适宜做热备。
在消费环境中，理论联合经常使用 RDB 和 AOF，先用 RDB 启动全量耐久化，再用 AOF 启动增量耐久化，确保在 Redis 重启时能极速复原服务形态。
关于耐久化中 save 和 bgsave 的区别，save 是阻塞方式，间接保留数据，阻塞 Redis 主进程解决恳求；而 bgsave 是非阻塞方式，经过 fork 子进程启动耐久化，主进程继续解决恳求，直到子进程成功并发送信号通知。
AOF 重写机制则活期依据内存最新数据生成新 AOF 文件，以缩小文件大小并提高性能。
混合耐久化机制在 Redis 4.0 引入，联合 RDB 和 AOF 的好处，经过在重写时生成 RDB 快照并兼并增量修正，提高 Redis 启动速度。
数据备份与复原可以经过手动口头 bgsave 或 bgrewriteaof 指令，将内存数据耐久化到硬盘。
关于过时键的肃清，Redis 提供三种战略：主动删除、主动删除缓和存淘汰战略，后者在内存经常使用超越 maxmemory 限度时触发。
主从同步是 Redis 成功读写分别的基础，蕴含全量复制与增量复制两种方式。
全量复制在从节点初次启动时启动，增量复制则在断开重连后仅同步局部数据，以防止少量数据传输。
当主从衔接断开后，Redis 会智能重连并智能补充缺少的数据，确保分歧性。
经常出现规范包括正当设计 key 命名、提升命令经常使用（如经常使用 hscan、sscan、zscan 代替 O(N)命令）、禁用对业务有负面影响的命令（如 keys、flushall）、正当经常使用 Redis 的少数据库性能及批量操作（如 mget、mset 或 pipeline）以提高效率，防止过多依赖 Redis 事务性能，可经常使用 Lua 脚本代替。
线程池最大衔接数设计时需思考 Redis 的解决才干，正当设置以提升性能。
Redis过时后，是用什么淘汰战略？
Redis 中数据过时战略驳回活期删除+惰性删除战略。
活期删除战略：Redis 启用一个定时器定时监督一切的 key，判别key能否过时，过时的话就删除。
这种战略可以保障过时的 key 最终都会被删除，然而也存在重大的缺陷：每次都遍历内存中一切的数据，十分消耗 CPU 资源，并且当 key 已过时，然而定时器还处于未唤起形态，这段期间内 key 依然可以用。
惰性删除战略：在失掉 key 时，先判别 key 能否过时，假设过时则删除。
这种方式存在一个缺陷：假设这个 key 不时未被经常使用，那么它不时在内存中，其实它曾经过时了，会糜费少量的空间。
2、活期删除+惰性删除战略是如何上班的？这两种战略自然的互补，联合起来之后，定时删除战略就出现了一些扭转，不在是每次扫描所有的 key 了，而是随机抽取一局部 key 启动审核，这样就降落了对 CPU 资源的损耗，惰性删除战略互补了为审核到的key，基本上满足了一切要求。
然而有时刻就是那么的巧，既没有被定时器抽取到，又没有被经常使用，这些数据又如何从内存中隐没？没相关，还有内存淘汰机制，当内存不够用时，内存淘汰机制就会上场。
Redis 内存淘汰机制有以下几种战略：noeviction：当内存无余以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
（Redis 自动战略）allkeys-lru：当内存无余以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近起码经常使用的 Key。
（介绍经常使用）allkeys-random：当内存无余以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 Key。
volatile-lru：当内存无余以容纳新写入数据时，在设置了过时期间的键空间中，移除最近起码经常使用的 Key。
这种状况普通是把 Redis 既当缓存，又做耐久化存储的时刻才用。
volatile-random：当内存无余以容纳新写入数据时，在设置了过时期间的键空间中，随机移除某个 Key。
volatile-ttl：当内存无余以容纳新写入数据时，在设置了过时期间的键空间中，有更早过时期间的 Key 优先移除。
修正内存淘汰机制只有要在 性能文件中性能 maxmemory-policy 参数即可。
