1. 前言
Redis 相对于传统的关系型数据库（例如 MySQL ）而言，还具有设置过期时间的特性，在项目实战中，我们经常关心的三元组是 {key，value，expire_time}。这里的过期时间（expire_time）是的具体执行方式，涉及到 Redis 的缓存过期策略。
2. 缓存过期策略
面试官提问： Redis 里的 Key 超过失效时间，是如何处理的呢？
题目解析：
首先，我们要明白缓存过期的目的是为了在 Key 超过 expire_time 后，从内存中删除，减少内存空间的占用。其次，要分析不同策略的定义、优点和缺点。Redis 的过期策略主要有三种实现方式：
（1）定时删除：
- 定义：对于每一个有过期时间的 Key，创建一个定时器，到过期时间立即删除；
- 优点：保存内存可以尽快释放，减少过期 Key 对内存空间的占用；
- 缺点：占用大量的 CPU 资源去处理定时器，影响缓存的吞吐量，这和 Redis 设计追求性能的设定不符，所以一般不会采用这种策略。
（2）惰性删除：
- 定义：过期的 Key 不做处理，只有当访问这个 Key 时才会判断是否过期，过期则清除；
- 优点：删除操作只有在访存的时候才可能执行，对 CPU 的占用做到了最小。
- 缺点：如果内存中大量的 Key 均过期，且一段时间内没有被访问，会占用大量内存。
（3）定期删除：
- 定义：每隔一段时间全量扫描设置了过期时间的 Key，如果失效则从内存中删除，否则不做处理；
- 优点：通过限制定时的频率，来减少对 CPU 的占用和对内存的占用；
- 缺点：作为一种折中的方案，在内存友好方面，不如定时删除策略；在 CPU 友好方面，不如惰性删除。使用时的表现非常依赖配置的定期频率。
3. 内存淘汰机制
面试官提问： Redis 的内存淘汰机制有哪些，能枚举说明吗？
题目解析：
我们需要注意，缓存过期策略和内存淘汰机制是容易混淆的两个概念，两者的目的不同。
- 缓存过期策略：针对过期 Key ，从内存中移除的方式。
- 内存淘汰机制：针对 Redis 内存不足时，业务还在继续往 Redis 追加内容，如何处理已有的内容。
在 Redis 的 redis.conf 文件中，我们能找到八种可配置的内存淘汰机制：
- volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 key；
- allkeys-lru：当内存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；
- volatile-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，在过期密集的键中，使用 LFU 算法进行删除 key；
- allkeys-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，对所有的 key 执行 LFU 算法筛选过期；
- volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期的键中，随机删除一个 key；
- allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，随机删除一个或者多个 key；
- volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 key 优先移除；
- noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作直接报错，无法写入。
上述算法按照特性可以分为几类：LRU/LFU 算法、随机删除算法、优先淘汰历史数据算法、报错处理算法。
在项目中推荐两种 LRU 算法，即如果 Redis 用作持久化数据库，不配置缓存过期时间，采用 allkeys-lru ；如果 Redis 作为缓存数据库，配置了 Key 过期时间，采用 volatile-lru 算法。
4. LRU 算法
面试官提问： 缓存过期的 LRU 算法原理是什么？
题目解析：
既然在 Redis 中谈到了 LRU ，就不可避免解释其原理。LRU（Least Recently Used，最近最少使用算法）是最常见的缓存淘汰算法，核心思想是 "如果数据最近被访问过，那么将来被访问的可能性也更高"。
LRU 算法的核心步骤在于：
- 新数据直接插入到链表头部；
- 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将被命中的数据移到链表头部；
- 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。
从性质上总结，越靠近链表头部的数据越是不容易被淘汰，越靠近链表尾部的数据越是容易淘汰。
5. 小结
本章介绍了 Redis 缓存过期策略和内存淘汰策略，需要大家区分两种策略解决的问题，同时需要针对 LRU 算法原理进行说明，必要性能够做到手写 LRU 算法的伪代码。