Redis的删除策略

在Redis中的数据删除策略有三种：定时删除、惰性删除、定期删除

定时删除

当key设置有过期时间，且过期时间到达时，立即执行key的删除操作

优点：节约内存，到时就删除，立即释放不必要的内存占用

缺点：CPU压力较大，无论CPU此时负载量多高，均占用CPU，会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量

用处理器性能换取存储空间（时间换空间），适用于小内存，强CPU场景

惰性删除 （空间换时间）

数据到达过期时间，先不做处理。等下次访问该数据时，发现数据已过期，删除，给客户端返回不存在。

优点：节约CPU性能，发现不得不删除的时候才删除

缺点：内存空间压力很大，出现长期占用内存的数据

用存储空间换取处理器性能 （空间换时间），适用于大内存，弱CPU场景

定期删除

定期删除是以上两种方案的折中方案。(数据库轮询访问)

redis启动服务器初始化时，读取配置server.hz的值，默认为10

每秒执行server.hz次server.Cron() -> databasesCron() -> activeExpireCycle()

activeExpireCycle()对每个expires[*]逐一进行检测，每次执行250ms/server.hz

对某个expires[*]检测时，随机挑选w个key检测

如果key超时，删除key

如果一轮中删除的key数量>w*25%，循环该过程

如果一轮中删除的key数量<=w25%，检查下一个expires[]，0-15循环

w取值=active_expire_cycle_lookups_peer_loop属性值

参数current_db用于记录activeExpireCycle进入那个expires执行

如果activeExpireCycle执行时间到期，下次从current_db继续向下执行

总结：

周期性轮询Redis库中的时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度

特点1：CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置

特点2：内存压力不是很大，长期占用内存的数据会被持续清理

周期性抽查存储空间(随机抽查，重点抽查)

区别

定时删除	节约内存，无占用	不分时段占用CPU资源，频度高	拿时间换空间
惰性删除	内存占用严重	延时执行，CPU利用率高	拿空间换时间
定期删除	内存定期随机清理	每秒花费固定的CPU资源维护内存	随机抽查，重点抽查

逐出算法 

LRU：LRU算法的全称是Least Recently Used，即最近最少使用算法。这是一种常用的页面置换算法，其基本思想是选择最近最久未使用的页面予以淘汰。在LRU算法中，通常使用哈希链表作为数据结构，以便按照数据的最后使用时间进行排序，从而决定哪些页面应该被替换掉

LFU：LFU算法的全称是Least Frequently Used，意思是最近最不常用。该算法通过比较数据的历史访问频率来决定哪些数据应该被淘汰，其核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”