Redis 缓存逐出策略
把 Redis 当做缓存使用时，有时你可以方便的让它在新数据时自动逐出旧数据。这一点大家都比较清楚，因为 memcached 默认也会这么干
Redis 仅支持 LRU 逐出策略。下文主要讲述 Redis maxmemory 指令，这个指令用于限定内存使用量，以及讲述了 Redis 使用到的 LRU 算法，这是一种近似LRU算法。
maxmemory 配置指令
maxmemory 指令用于限定内存使用量。可以在 redis.conf 文件中设置，也可以通过 CONFIG SET 命令在运行时设置。
- 例如在 redis.conf 文件中添加如下指令将内存限定在 100M 以内
maxmemory 100mb
设置成 0 时表示无限制。64位系统下默认无限制，32位系统则强制指定为 3GB
当内存使用达到限定值时，可以选择几种不同的策略。例如 Redis 可以在调用指令时直接返回错误（这些指令会导致更多内存使用），或者是逐出老数据，给新数据纳出空间，让内存占用保持在限定一下。
逐出策略
具体的逐出策略通过 maxmemory-policy 指令进行配置，主要有如下策略：
noeviction：调用某些指令时返回错误（主要是绝大多数的写指令，DEL 和 部分其他指令不包括）
allkeys-lru：对全键进行LRU
volatile-lru：对指定了过期时间（expire set）的键进行LRU
allkeys-random：对全键进行随机逐出
volatile-random：对指定了过期时间的键随机逐出
volatile-ttl：对指定了过期时间，并且 TTL 较短的键进行逐出
volatile-* 系列指令在无键值满足条件时（例如未设置过期时间），表现为 noeviction
不同的应用选择不同的逐出策略，当然你可以根据命中率（INFO指令）在运行时动态调整策略。
可以参考以下的经验法则：
allkeys-lru，预期的请求符合长尾理论。或是啥都不懂时配成这个不会太差
allkeys-random，会持续轮询所有的键。或者预期的请求符合均匀分布
volatile-ttl，在生成缓存对象时指定不同的 ttl 值，所以你得控制好
你在单实例上同时存储缓存数据，以及一些持久化数据时，volatile-lru 和 volatile-random 会比较适合。但是通常建议缓存数据和持久化数据用不同的实例存储。
另外，对一个键设置过期时间会占用额外的内存，所以在内存压力较大时 allkeys-lru 的内存使用率会较好。
逐出过程是如何实现的
最好从以下几个方面来了解逐出过程
客户端运行了一个消耗内存的指令
Redis 检查内存占用后发现超限，执行逐出策略
执行一个新的指令，如此循环
即反复的让 Redis 的内存占用在限定值上下波动，来观察和验证逐出策略
当一个指令消耗较多内存时，一定时间范围内可以观察到明显的内存超限
近似LRU算法
Redis 使用的 LRU 算法是一个近似实现，即逐出Key并不一定真正访问最少的键。它采用的方式是，对逐出范围内的键进行采样，然后对样本进行逐出。什么鬼。
在 Redis 3.0中有了一些改进，在提升性能的同时，让近似LRU的结果更加接近真实LRU。
Redis LRU挺重要的一点是，你可以调整算法精度，即调整每次逐出时的取样数。可以通过这个指令进行调整：
maxmemory-samples 5
- Redis 使用 近似LRU 的目的主要还是为了节省内存，对于应用来说，近似与真实，实际上是等效的。
在 Redis 中填充满指定数目的数据，顺序访问所有的键，在LRU下，第一个键是最佳逐出对象。然后增加50%的键值，逐出一半的老数据。
图中的三种点形成了三条不同的条纹
浅灰色表示已经逐出的
灰色表示未被逐出的
绿色表示新增的
理论LRU的结果完全符合预期，前一半的老数据逐出。Redis LRU 则是概率上的逐出老数据。
可以看到，取样数为5时，Redis 3.0 比 Redis 2.8 效果要好很多，2.8逐出了不少刚刚被访问过的数据。取样数为10时，Redis 3.0 的表现跟理论LRU就非常接近了。
如果请求符合长尾法则，那么真实LRU与Redis LRU之间表现基本无差异。
你可以在增加一定CPU消耗的情况下，提高取样数，然后检查命中率是否有变化
在生产环境，通过 CONFIG SET maxmemory-samples 指令可以方便的设置取样数。
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