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redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会进行数据淘汰策略。

如何配置

我们通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能。

# maxmemory

值得注意的是，maxmemory为0的时候表示我们对Redis的内存使用没有限制。

根据应用场景，选择淘汰策略

# maxmemory-policy noeviction

我们来了解下，内存淘汰的过程

首先，客户端发起了需要申请更多内存的命令（如set）。

然后，Redis检查内存使用情况，如果已使用的内存大于maxmemory则开始根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存（key），从而换取一定的内存。

最后，如果上面都没问题，则这个命令执行成功。

动态改配置命令

此外，redis支持动态改配置，无需重启。

设置最大内存

config set maxmemory 100000

设置淘汰策略

config set maxmemory-policy noeviction

内存淘汰策略

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。redis并不是保证取得所有数据集中最近最少使用的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的， 当内存达到限制的时候无法写入非过期时间的数据集。

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。redis 并不是保证取得所有数据集中最近将要过期的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的， 当内存达到限制的时候无法写入非过期时间的数据集。

volatile-random

从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。当内存达到限制的时候无法写入非过期时间的数据集。

allkeys-lru

从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。当内存达到限制的时候，对所有数据集挑选最近最少使用的数据淘汰，可写入新的数据集。

allkeys-random

从数据集中任意选择数据淘汰，当内存达到限制的时候，对所有数据集挑选随机淘汰，可写入新的数据集。

no-enviction

当内存达到限制的时候，不淘汰任何数据，不可写入任何数据集，所有引起申请内存的命令会报错。

如何选择淘汰策略

下面看看几种策略的适用场景

allkeys-lru：如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布，也就是存在相对热点数据，或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况，我们可以选择allkeys-lru策略。

allkeys-random：如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等，则可以使用这个策略。

volatile-ttl：这种策略使得我们可以向Redis提示哪些key更适合被eviction。

另外，volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候，然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果，值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存，因此我们建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。