8种淘汰策略

volatile-lru，针对设置了过期时间的key，使用lru算法进行淘汰。
allkeys-lru，针对所有key使用lru算法进行淘汰。
volatile-lfu，针对设置了过期时间的key，使用lfu算法进行淘汰。
allkeys-lfu，针对所有key使用lfu算法进行淘汰。
volatile-random，从所有设置了过期时间的key中使用随机淘汰的方式进行淘汰。
allkeys-random，针对所有的key使用随机淘汰机制进行淘汰。
volatile-ttl，删除生存时间最近的一个键。
noeviction(默认)，不删除键，值返回错误。

主要是4种算法，针对不同的key,形成的策略。
算法：
lru 最近很少的使用的key（根据时间，最不常用的淘汰）
lfu 最近很少的使用的key (根据计数器，用的次数最少的key淘汰)
random 随机淘汰
ttl 快要过期的先淘汰

key ：
volatile 有过期的时间的那些key
allkeys 所有的key

内存淘汰算法的具体工作原理

客户端执行一条新命令，导致数据库需要增加数据（比如set key value）
Redis会检查内存使用，如果内存使用超过 maxmemory，就会按照置换策略删除一些 key
新的命令执行成功

lru算法

原生lru算法

LRU是Least Recently Used的缩写，也就是表示最近很少使用，也可以理解成最久没有使用。也就是说当内存不够的时候，每次添加一条数据，都需要抛弃一条最久时间没有使用的旧数据。标准的LRU算法为了降低查找和删除元素的时间复杂度，一般采用Hash表和双向链表结合的数据结构，hash表可以赋予链表快速查找到某个key是否存在链表中，同时可以快速删除、添加节点，如图所示。

双向链表的查找时间复杂度是O(n)，删除和插入是O(1)，借助HashMap结构，可以使得查找的时间复杂度变成O(1)，Hash表用来查询在链表中的数据位置，链表负责数据的插入。

为什么是 双向链表而不是单链表呢？单链表可以实现头部插入新节点、尾部删除旧节点的时间复杂度都是O(1)，但是对于中间节点时间复杂度是O(n)，因为对于中间节点c，我们需要将该节点c移动到头部，此时只知道他的下一个节点，要知道其上一个节点需要遍历整个链表，时间复杂度为O(n)。

当新数据插入到链表头部时有两种情况

1. 当链表中没有这个key，且链表满了，把链表尾部的数据丢弃掉，新加入的缓存直接加入到链表头中。
2. 当链表中的某个缓存被命中时，直接把数据移到链表头部，原本在头节点的缓存就向链表尾部移动
   这样，经过多次Cache操作之后，最近被命中的缓存，都会存在链表头部的方向，没有命中的，都会在链表尾部方向，当需要替换内容时，由于链表尾部是最少被命中的，我们只需要淘汰链表尾部的数据即可。

Redis为什么不使用原生LRU算法？

原生LRU算法需要 双向链表 来管理数据，需要额外内存；
数据访问时涉及数据移动，有性能损耗；
Redis现有数据结构需要改造；

redis中的lru算法

首次淘汰：随机抽样选出【最多N个数据】放入【待淘汰数据池 evictionPoolEntry】；
数据量N：由 redis.conf 配置的 maxmemory-samples 决定，默认值是5，配置为10将非常接近真实LRU效果，但是更消耗CPU；
samples：n.样本；v.抽样；
再次淘汰：随机抽样选出【最多N个数据】，只要数据比【待淘汰数据池 evictionPoolEntry】中的【任意一条】数据的 lru 小，则将该数据填充至 【待淘汰数据池】；
evictionPoolEntry 的容容量是 EVPOOL_SIZE = 16；
详见 源码 中 evictionPoolPopulate 方法的注释；
执行淘汰： 挑选【待淘汰数据池】中 lru 最小的一条数据进行淘汰；
  Redis为了避免长时间或一直找不到足够的数据填充【待淘汰数据池】，代码里（dictGetSomeKeys 方法）强制写死了单次寻找数据的最大次数是 [maxsteps = count*10; ]，count 的值其实就是 maxmemory-samples。从这里我们也可以获得另一个重要信息：单次获取的数据可能达不到 maxmemory-samples 个。此外，如果Redis数据量（所有数据 或 有过期时间 的数据）本身就比 maxmemory-samples 小，那么 count 值等于 Redis 中数据量个数。

缺点：
LRU算法有一个弊端，加入一个key值访问频率很低，但是最近一次被访问到了，那LRU会认为它是热点数据，不会被淘汰。同样，
经常被访问的数据，最近一段时间没有被访问，这样会导致这些数据被淘汰掉，导致误判而淘汰掉热点数据，于是在Redis 4.0中，新加了一种LFU算法。

lfu算法

LFU（Least Frequently Used），表示最近最少使用，它和key的使用次数有关，其思想是：根据key最近被访问的频率进行淘汰，比较少访问的key优先淘汰，反之则保留。
LRU的原理是使用计数器来对key进行排序，每次key被访问时，计数器会增大，当计数器越大，意味着当前key的访问越频繁，也就是意味着它是热点数据。 它很好的解决了LRU算法的缺陷：一个很久没有被访问的key，偶尔被访问一次，导致被误认为是热点数据的问题。

LFU维护了两个链表，横向组成的链表用来存储访问频率，每个访问频率的节点下存储另外一个具有相同访问频率的缓存数据。具体的工作原理是：

当添加元素时，找到相同访问频次的节点，然后添加到该节点的数据链表的头部。如果该数据链表满了，则移除链表尾部的节点当获取元素或者修改元素是，都会增加对应key的访问频次，并把当前节点移动到下一个频次节点。
添加元素时，访问频率默认为1，随着访问次数的增加，频率不断递增。而当前被访问的元素也会随着频率增加进行移动。

来源：https://blog.csdn.net/weixin_40980639/article/details/125446002
https://zxiaofan.blog.csdn.net/article/details/110357096