深度解析Redis六种内存淘汰机制，揭秘近似LRU算法实现原理，结合电商秒杀场景实战案例，提供配置文件优化参数与监控指标，帮助开发者根据业务特征选择最佳缓存策略。
为什么说Redis的LRU不是真LRU？
当Redis内存达到maxmemory限制时，系统会根据配置的淘汰策略自动删除键。很多开发者误以为Redis实现了标准LRU算法，实际上采用的是近似LRU算法。这个设计源于性能考量：标准LRU需要维护所有键的访问时间戳链表，在百万级键值时会产生显著性能损耗。
案例：某社交平台使用Redis存储用户动态，在内存不足时频繁出现热点数据被误删。通过九零云的性能诊断工具分析，发现其误用allkeys-lru策略导致高频访问的置顶内容被淘汰。
内存淘汰策略到底怎么选
Redis提供6种淘汰策略，需要根据业务特征选择：
- volatile-lru：在设置过期时间的键中淘汰最近最少使用的
- allkeys-lru：全局键空间执行近似LRU淘汰
- volatile-ttl：优先淘汰剩余存活时间最短的键
最佳实践：电商秒杀系统建议采用volatile-lru策略，保证核心商品数据永不过期，同时自动清理临时库存数据。
配置参数实战调优指南
在redis.conf中关键配置项：
maxmemory 16gb maxmemory-policy volatile-lru maxmemory-samples 10
maxmemory-samples参数控制算法精度，默认值5在多数场景已足够。当需要更精确淘汰时，可以增大到10（需额外消耗20%CPU）。通过九零云监控平台发现，某视频平台将此参数调至15后，缓存命中率提升18%。
淘汰策略监控指标解析
| 指标 | 说明 | 健康值 |
|---|---|---|
| evicted_keys | 每秒淘汰键数量 | ＜50/s |
| keyspace_hits | 缓存命中率 | ＞85% |
| mem_fragmentation_ratio | 内存碎片率 | 1-1.5 |
当发现内存碎片率＞1.5时，应考虑使用MEMORY PURGE命令进行碎片整理（Redis4.0+支持）。
热点数据保护方案
对于必须长期驻留内存的核心数据，可以采用双重保障机制：
- 设置永久过期时间：EXPIRE key 0
- 使用Redis模块实现白名单保护
- 定期执行LFU热度扫描
某金融系统通过白名单+LFU策略，将账户余额数据的淘汰误伤率从3.2%降至0.07%。
常见问题解答
Q：LFU和LRU哪种更适合高频访问场景？
A：LFU（最不经常使用）适合访问频率差异大的场景，LRU更适合访问时间集中的场景。Redis4.0开始支持LFU策略。
Q：如何验证淘汰策略是否生效？
A：执行INFO stats查看evicted_keys指标变化，或使用redis-cli –stat实时监控。
