1、首先，谈一下个人的理解。清除过期数据、缓存淘汰策略是两个方面的意思。
清除过期数据有三种策略：分别是定时删除、定期删除、惰性删除，并且分别基于定时器、hz参数的定期检查、查询过期key的时间节点，作为是否清除数据的动作触发点。
缓存淘汰策略：是基于redis占用内存是否达到设定的限制值，作为是否清除数据的动作触发点。
可以说redis，平时基于清除数据的策略来清除过期的数据，因为前者触发条件容易满足，执行的频率高；而后者要达到redis设置的限制值，需要时间和一系列清除策略的误差，才会被慢慢放大，最终达到限制内存的临界点。试想假定redis的内存限制是50G，基本不可能在短时间内redis内存使用率就达到临界值。
2、数据过期清除策略
- 2.1 定时删除
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对key进行清除。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。 - 2.2 定期删除
redis会定期执行清理过期key的任务，运行频率由redis.conf中的hz参数决定，取值范围1~500，默认是10，代表每秒运行10次。
清理过程如下：
1）遍历所有的db
2）从db中设置了过期时间的key的集合中随机检查20个key
3）删除检查中发现的所有过期key
4）如果检查结果中25%以上的key已过期，则继续重复执行步骤2-3，否则继续遍历下一个db
调大hz将会提高redis定期任务的执行频率，如果redis中包含很多过期key的话，可以考虑将这个值调大，但要注意同时也会增加CPU的压力，redis作者建议这个值不要超过100。
- 2.3 惰性删除
定期删除可能导致很多过期的key 到了时间并没有被删除掉。这时就要使用到惰性删除。在你获取某个key的时候，Redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间并且过期了，是的话就删除。
3、缓存淘汰策略
- noeviction：内存不足以写入新数据的时候会直接报错。
- allKeys-lru：内存不足以写入新数据时候，移除最近最少使用的key。
- allKeys-random: 内存不足以写入新数据时，随机移除key。
- volatile-lru: 内存不足以写入新数据时，在设置了过期时间的key当中移除最近最少使用的key。
- volatile-random: 内存不足以写入新数据时，在设置了过期时间的key中，随即移除key。
- volatile-ttl: 内存不足以写入新数据时，在设置了过期时间的key当中移除最先过期的key。
通常情况下推荐优先使用 allkeys-lru 策略。这样可以充分利用 LRU 这一经典缓存算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中，提升应用的访问性能。
allkeys-lru：有明显的冷热数据
allkeys-random：无明显的冷热数据。
如果没有设置过期时间的键值对，那么 volatile-lru，volatile-lfu，volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction 基本上一致。
相关配置示范如下：
grep -E 'memory|hz' redis_6385/conf/redis.conf
maxmemory 20gb
maxmemory-policy allkeys-lru
maxmemory-samples 3
hz 50
maxmemory-samples：代表每次随机取样的个数是3。
