Redis内存满了怎么办？

存淘汰策略

实际上Redis定义了「8种内存淘汰策略」用来处理redis内存满的情况：

1.noeviction：直接返回错误，不淘汰任何已经存在的redis键

2.allkeys-lru：所有的键使用lru算法进行淘汰

3.volatile-lru：有过期时间的使用lru算法进行淘汰

4.allkeys-random：随机删除redis键

5.volatile-random：随机删除有过期时间的redis键

6.volatile-ttl：删除快过期的redis键

7.volatile-lfu：根据lfu算法从有过期时间的键删除

8.allkeys-lfu：根据lfu算法从所有键删除

这些内存淘汰策略都很好理解，我们着重讲解一下lru，lfu，ttl是怎么去实现的

lru的最佳实践?

lru是Least Recently Used的缩写,也就是「最近很少使用」,也可以理解成最久没有使用。最近刚刚使用过的，后面接着会用到的概率也就越大。由于内存是非常金贵的，导致我们可以存储在缓存当中的数据是有限的。比如说我们固定只能存储1w条，当内存满了之后，缓存每插入一条新数据，都要抛弃一条最长没有使用的旧数据。我们把上面的内容整理一下，可以得到几点要求：

• 「1.保证其的读写效率，比如读写的复杂度都是O(1)」
• 「2.当一条数据被读取，将它最近使用的时间更新」
• 「3.当插入一条新数据的时候，删除最久没有使用过的数据」

所以我们要尽可能的保证查询效率很高，插入效率很高，我们知道如果只考虑查询效率，那么hash表可能就是最优的选择，如果只考虑插入效率，那么链表必定有它的一席之地。

但是这两种数据结构单独使用，都有它的弊端，那么说，有没有一种数据结构，既能够保证查询效率，又能够保证插入效率呢?于是 hash+链表这种结构出现了

（编辑：通化站长网）

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