深入理解Redis默认的淘汰策略（redis默认的淘汰策略）

Redis（REmote DIctionary Server）是一个使用ANSI C编写的key/value存储系统。许多应用程序使用Redis来存储数据和应用程序状态，它的实时快速性使其在游戏、移动端、互联网应用等各个领域都得到应用。Redis默认使用LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法做为淘汰策略，即淘汰最久没有被访问到的记录，以保证缓存池中最新有效的数据总在内存中，而不用再调用慢速的数据库；此外Redis还提供了volatile-lru和volatile-random算法等作为替代选择，但不建议使用。

LRU算法当然不免有一定的缺陷，最明显的就是没办法很好地处理高命中率的场景。例如，我们的应用可能会向redis反复请求某个key的值，但由于其他的key要么更新频繁、要么更久未更新，整体来说redis缓存中的数据就无法覆盖住这个key的值；在这种情况下由于没有频繁的更新，LRU算法无法在短时间内实现相应的数据淘汰，导致内存空间难以被合理利用。

当我们遇到这种场景时，可以通过使用开源软件Redis-Sentinel（可用于提供故障转移和自动重启等功能支持），或者Redis-Cluster（可提供自动数据迁移和容错等功能支持）。这些插件可以帮助我们更好地处理高命中率的场景，从而更有效地利用Redis缓存内存，使得缓存利用率更加高效。

另外，开发者还可以自定义Redis的淘汰策略，在实现定制化需求时可以让Redis 性能有更好的表现。定制化淘汰策略需要使用Redis的API，以便将算法应用到Redis缓存中。例如下面这段代码，可以自定义一个淘汰策略，基于受欢迎程度和访问次数来淘汰：

“` lua

— Create a function that takes three arguments:

— 1) The name of the key to delete

— 2) The popularity level of the key

— 3) The frequency of visits to the key

local function evict_candidate(key, popularity, frequency)

— If the key has both low popularity and frequency, delete it:

if (popularity

redis.call(‘del’, key)

end

end

— Then pass this function as the eviction policy to be used

— when Redis needs to delete keys:

redis.set_eviction_policy(evict_candidate)

由此可见，定制Redis淘汰策略可以帮助我们更好地提升Redis的性能，保证缓存池中使用的数据是有用而最新的。

Redis默认的淘汰策略实际上对多种场景下的缓存性能有限，但开发者可以通过自定义淘汰算法，从而更好地处理缓存性能，使得Redis缓存更加高效、有效。