redis的使用场景
缓存：
把经常需要查询的、很少修改数据，放到读速度很快的空间(内存)，以便下次访问减少时间。减轻压力，减少访问时间。
计数器：
redis中的计数器是原子性的内存操作。
可以解决库存溢出问题.进销存系统库存溢出。
session缓存服务器：
web集群时作为session缓存服务器
Redis 数据淘汰机制
在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory，在内存限定的情况下是很有用的。譬如，在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点，每一个服务点分配 1.5G 的内存大小，减少内存紧张的情况，由此获取更为稳健的服务。
内存大小有限，需要保存有效的数据
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。
redis 提供 6种数据淘汰策略：
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
