如果Redis中数据非常多，将服务器中的内存都耗尽，这样就会出现内存溢出的情况，Redis开发组考虑到了这种问题，使用数据淘汰策略可以解决这个问题。
可以设置内存最大使用量，当内存使用量超出时，会施行数据淘汰策略。
Redis 具体有 6 种淘汰策略：
| 策略 | 描述 | 应用场景 |
|---|---|---|
| volatile-lru | 从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 | 如果设置了过期时间，且分热数据与冷数据，推荐使用 volatile-lru 策略。 |
| volatile-ttl | 从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰 | 如果让 Redis 根据 TTL 来筛选需要删除的key，请使用 volatile-ttl 策略。 |
| volatile-random | 从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰 | 很少使用 |
| allkeys-lru | 从所有数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 | 使用 Redis 缓存数据时，为了提高缓存命中率，需要保证缓存数据都是热点数据。可以将内存最大使用量设置为热点数据占用的内存量，然后启用 allkeys-lru 淘汰策略，将最近最少使用的数据淘汰。 值得一提的是，设置 expire 会消耗额外的内存，所以使用 allkeys-lru 策略，可以更高效地利用内存，因为这样就可以不再设置过期时间了。 |
| allkeys-random | 从所有数据集中任意选择数据进行淘汰 | 如果需要循环读写所有的key，或者各个key的访问频率差不多，可以使用 allkeys-random 策略 |
| noeviction | 不删除策略，达到最大内存限制时，如果需要更多内存，直接返回错误信息。大多数写命令都会导致占用更多的内存 | 很少使用 |
作为内存数据库，出于对性能和内存消耗的考虑，Redis 的淘汰算法实际实现上并非针对所有 key，而是抽样一小部分并且从中选出被淘汰的 key。
Redis 4.0 引入了 volatile-lfu 和 allkeys-lfu 淘汰策略，LFU 策略通过统计访问频率，将访问频率最少的键值对淘汰。
您需要根据系统的特征，来选择合适的淘汰策略。 当然，在运行过程中也可以通过命令动态设置淘汰策略，并通过 INFO 命令监控缓存的 miss 和 hit，来进行调优。
淘汰策略的内部实现
- 客户端执行一个命令，导致 Redis 中的数据增加，占用更多内存
- Redis 检查内存使用量，如果超出 maxmemory 限制，根据策略清除部分 key
- 继续执行下一条命令，以此类推
在这个过程中，内存使用量会不断地达到 limit 值，然后超过，然后删除部分 key，使用量又下降到 limit 值之下。
如果某个命令导致大量内存占用(比如通过新key保存一个很大的set)，在一段时间内，可能内存的使用量会明显超过 maxmemory 限制。
