过期策略
通常有以下三种：
定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。
惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。
定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。(expires字典会保存所有设置了过期时间的key的过期时间数据，其中key是指向键空间中的某个键的指针，value是该键的毫秒精度的UNIX时间戳表示的过期时间。键空间是指该Redis集群中保存的所有键。)
Redis同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。但是Redis定期删除是随机抽取机制，不可能扫描删除掉所有的过期Key。因此需要内存淘汰机制。
内存淘汰策略
近似的LRU算法
Redis的LRU算法并非完整的实现。这意味着Redis并没办法选择最佳候选来进行回收，也就是最久未被访问的键。相反它会尝试运行一个近似LRU的算法，通过对少量keys进行取样，然后回收其中一个最好的key（被访问时间较早的）。（每次取样构建一个队列）
不过从Redis 3.0算法已经改进为回收键的候选池子。这改善了算法的性能，使得更加近似真是的LRU算法的行为。（不构建队列）
回收策略
no-eviction: 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间（server.db[i].dict）中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）。
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间（server.db[i].dict）中，随机移除某个 key。
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间（server.db[i].expires）中，移除最近最少使用的 key。
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间（server.db[i].expires）中，随机移除某个 key。
volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间（server.db[i].expires）中，有更早过期时间的 key 优先移除。
4.0以后新增LFU 从 Redis 4.0 开始，提供了一种新的最不常用的驱逐模式。这种模式在某些情况下可能会更好（提供更好的命中/未命中率），因为使用 LFU Redis 会尝试跟踪项目的访问频率，因此很少使用的会被驱逐，而经常使用的有更高的机会留在记忆中。 如果您认为在 LRU，最近访问但实际上几乎从未请求过的项目不会过期，因此风险是驱逐未来更有可能被请求的密钥。LFU没有这个问题，一般来说应该更好地适应不同的访问模式。 要配置 LFU 模式，可以使用以下策略： volatile-lfu：在具有过期集的键中使用近似的 LFU 驱逐。 allkeys-lfu：使用近似的 LFU 驱逐任何密钥。 LFU 类似于 LRU：它使用一个概率计数器，称为Morris 计数器，以便使用每个对象仅使用几位来估计对象访问频率，并结合衰减周期，以便计数器随着时间的推移而减少
