Redis 缓存淘汰机制 ：LRU 淘汰

• U），但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放。
• volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于在过期集合的键。
• volatile-ttl: 回收在过期集合的键，并且优先回收存活时间（TTL）较短的键,使得新添加的数据有空间存放。

可以看到上面回收策略有俩个纬度，

1. 回收的键的范围
2. 过期集合
3. 不区分是过期集合
4. 回收策略
5. 随机
6. 基于lru

然后基于上面俩种纬度，做个组合就是四种主要策略。

需要注意的这里提到的过期集合，翻译并不是特别准确。它并不是指的这些键是已经过期了，而是指存放着含有过期时间的键；如果一个键没有过期时间，那么就不会存在在该集合中。redis中可以对键设置过期时间，只要是设置了过期时间的键都会存放在redis中专门的一个数据结构。

淘汰逻辑

lru淘汰的主要执行逻辑是在方法freeMemoryIfNeeded（void） 。在方法执行期间，客户端发出的命令会被阻塞住。阻塞命令执行也是为了避免更多的内存被使用。

算法主要逻辑：

do
｛
         for(db in dbs)
         ｛
                根据配置的淘汰策略
                选择最适合的key
                释放资源
          ｝

｝while（freed < tofreed）//已经释放的小于需要释放的

选择最合适的key这一步操作就要结合上面所说的，redis设置的几种淘汰策略。根据redis设置的淘汰策略，选择出需要淘汰的key，然后通过key释放起资源。

需要注意的是在这里的lru也不是严格的lru算法，它是基于一个配置的大小值maxmemory_samples，循环遍历samples，随机获取key然后找到一个最合适的key，然后把该key删除掉。网上也有文章分析，在这种类lru算法下，基本和真正的lru算法的性能没有太大差异，但是相比较于真正严格的lru效率要更高。

判断那个key是最合适是通过比较该key的lru时间和sever里维护的lru_clock差值。server.lruclock在定时事件中会被定时循环更新，会更新成和当前时钟值有个倍数关系的值。

/* Given an object returns the min number of seconds the object was never
 * requested, using an approximated LRU algorithm. */
unsigned long estimateObjectIdleTime(robj *o) {
    if (server.lruclock >= o->lru) {
        return (server.lruclock - o->lru) * REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION;
    } else {
        return ((REDIS_LRU_CLOCK_MAX - o->lru) + server.lruclock) *
                    REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION;
    }
}