在Java中， volatile关键字可以保证变量的可见性，如果我们将变量声明为 volatile，这就指示 JVM，这个变量是共享且不稳定的，每次使用它都到主存中进行读取。

 Java内存模型：
        1.Java所有变量都存储在主内存中
        2.每个线程都有自己独立的工作内存

变量副本就是主内存中该变量的一份拷贝

        1.线程对共享变量的所有操作都必须在自己的工作内存中进行，不能直接在主内存中读写

        2.不同线程之间无法直接访问其他线程工作内存中的变量，线程间变量值的传递需要通过主内存来完成

可见性：一个线程对共享变量的修改，能够及时的被其他线程看到的
如上图：线程1在它的工作内存1对共享变量修改，更新到主内存中，将主内存中最新的共享变量更新到线程2 的工作内存2中。

volatile实现内存可见性是通过store和load指令完成的；也就是对volatile变量执行写操作时，会在写操作后加入一条store指令，即强迫线程将最新的值刷新到主内存中；而在读操作时，会加入一条load指令，即强迫从主内存中读入变量的值。

常用的过期数据的删除策略就两个

1.惰性删除：只会在取出key的时候才对数据进行过期检查。这样对CPU最友好，但是可能会造成太多过期key没有被删除。
2.定期删除：每隔一段时间抽取一批key执行删除过期key操作。并且，redis底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对CPU时间的影响。

定期删除对内存更加友好。惰性删除对CPU更加友好。redis一般采用的是定期删除+惰性/懒汉式删除

但是，仅仅通过给key设置过期时间还是有问题的。因为还是可能存在定期删除和惰性删除漏掉了很多过期key的情况。这样就导致大量过期key堆积在内寸中，然后㐇 Out of memory 了 。
解决方案：Redis内寸淘汰机制

6种数据淘汰策略：
volatile-lru（least recently used）：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：当内寸不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key（最常用）
allkeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰
no-eviction：禁止驱逐数据，也就是说当内存不足以容纳新写入数据时。新写入操作会报错。

4.0版本后增加以下两种：
volatile-lfu（least frequently used）：从已设置过期时间的数据集中挑选最不经常使用的数据淘汰
allkeys-lfu：当内寸不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最不经常使用的key。