缓存管理|内存淘汰策略 Redis中LRU算法的实现机制与实际应用，解析redis过期lru

🔍 速递（2025-08参考）

缓存管理 | 内存淘汰策略

• 核心目标：高效利用内存，避免OOM（内存溢出）💥
• 常见策略：
  • LRU（最近最少使用）
  • LFU（最不经常使用）
  • TTL（基于过期时间）⏳
  • Redis默认策略：noeviction（不淘汰，报错）

Redis中LRU实现机制 🛠️

• 近似LRU：Redis采用随机采样+LRU时钟（非精确LRU，节省CPU）
  • 采样数：通过maxmemory-samples配置（默认5）
  • 淘汰逻辑：从样本中淘汰最久未访问的键🔑
• 优化点：
  • 使用volatile-lru（仅淘汰有过期时间的键）
  • allkeys-lru（所有键参与淘汰）

实际应用场景 🌟

• 热点数据缓存：高频访问保留，低频自动淘汰
• 内存敏感场景：结合maxmemory-policy调整策略
• 注意点：LRU可能误伤突发访问的冷数据❄️

Redis过期键 vs LRU ⚖️

• 过期键删除：
  • 主动删除：访问时检查并清除过期键
  • 惰性删除：定期随机抽查过期键🗑️
• 与LRU协同：过期键优先删除，未设置过期键走LRU淘汰

趣味总结 🎯
Redis的LRU是“聪明”的近似算法，平衡了性能与精度！想深度优化？试试调整maxmemory-samples或混合策略吧～