在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory，在内存限定的情况下是很有用的。譬如，在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点，每一个服务点分配 1.5G 的内存大小，减少内存紧张的情况，由此获取更为稳健的服务。

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

  1. volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

  2. volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

  3. volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰

  4. allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

  5. allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

  6. no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

redis 确定驱逐某个键值对后，会删除这个数据并，并将这个数据变更消息发布到本地（AOF 持久化）和从机（主从连接）。

LRU 数据淘汰机制

在服务器配置中保存了 lru 计数器 server.lrulock，会定时（redis 定时程序 serverCorn()）更新，server.lrulock 的值是根据 server.unixtime 计算出来的。

另外，从 struct redisObject 中可以发现，每一个 redis 对象都会设置相应的 lru。可以想象的是，每一次访问数据的时候，会更新 redisObject.lru。

LRU 数据淘汰机制是这样的：在数据集中随机挑选几个键值对，取出其中 lru 最大的键值对淘汰。所以，你会发现，redis 并不是保证取得所有数据集中最近最少使用（LRU）的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的。

// redisServer 保存了 lru 计数器
struct redisServer {
    ...
    unsigned lruclock:22;       /* Clock incrementing every minute, for LRU */
    ...
};

// 每一个 redis 对象都保存了 lru
#define REDIS_LRU_CLOCK_MAX ((1<<21)-1) /* Max value of obj->lru */
#define REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION 10 /* LRU clock resolution in seconds */
typedef struct redisObject {
    // 刚刚好 32 bits

    // 对象的类型，字符串/列表/集合/哈希表
    unsigned type:4;
    // 未使用的两个位
    unsigned notused:2;     /* Not used */
    // 编码的方式，redis 为了节省空间，提供多种方式来保存一个数据
    // 譬如：“123456789” 会被存储为整数 123456789
    unsigned encoding:4;
    unsigned lru:22;        /* lru time (relative to server.lruclock) */

    // 引用数
    int refcount;

    // 数据指针
    void *ptr;
} robj;

// redis 定时执行程序。联想：linux cron
int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
    ......
    /* We have just 22 bits per object for LRU information.
     * So we use an (eventually wrapping) LRU clock with 10 seconds resolution.
     * 2^22 bits with 10 seconds resolution is more or less 1.5 years.
     *
     * Note that even if this will wrap after 1.5 years it's not a problem,
     * everything will still work but just some object will appear younger
     * to Redis. But for this to happen a given object should never be touched
     * for 1.5 years.
     *
     * Note that you can change the resolution altering the
     * REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION define.
     */
    updateLRUClock();
    ......
}

// 更新服务器的 lru 计数器
void updateLRUClock(void) {
    server.lruclock = (server.unixtime/REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION) &
                                                REDIS_LRU_CLOCK_MAX;
}

TTL 数据淘汰机制

redis 数据集数据结构中保存了键值对过期时间的表，即 redisDb.expires。和 LRU 数据淘汰机制类似，TTL 数据淘汰机制是这样的：从过期时间的表中随机挑选几个键值对，取出其中 ttl 最大的键值对淘汰。同样你会发现，redis 并不是保证取得所有过期时间的表中最快过期的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的。

总结

redis 每服务客户端执行一个命令的时候，会检测使用的内存是否超额。如果超额，即进行数据淘汰。


转自：https://blog.csdn.net/suibo0912hf/article/details/51684625