當用Redis作為一個LRU存盤時，有些時候是比較方便的，在你增添新的資料時會自動驅逐舊的資料，這種行為在開發者論壇是非常有名的，因為這是流行的memcached系統的默認行為，
LRU實際上只是支持驅逐的方式之一，這頁包含更多一般的Redis maxmemory指令的話題用于限制記憶體使用到一個定額，同時它也深入的涵蓋了Redis所使用的LRU演算法，實際上是精確LRU的近似值，
一、Maxmemory設定指令
Maxmemory設定指令用于配置Redis的資料集使用指定量的記憶體，可以用redis conf.file設定指令,或者可以在稍晚的時候在運行時間用config set命令，
例如，為了設定記憶體局限于100百萬位元組，下列指令可在redis.conf file內使用，設定maxmemory到零使得沒有記憶體限制，這是64位系統的默認行為，而32位系統使用3GB內隱記憶極限，
maxmemory 100mb
當達到指定量的記憶體后，就可以選擇不同的行為，稱為策略，Redis可以回傳錯誤的指令，導致使用更多的記憶體，或者為了每次增加新的資料后回傳指定的記憶體，它可以驅逐一些舊的資料，
二、驅逐策略
當到達maxmemory極限時，使用maxmemory-策略配置指令來執行具體的Redis動作，
以下策略可以使用：
1、noeviction：達到記憶體限額后回傳錯誤，客戶嘗試可以導致更多記憶體使用的命令（大部分寫命令，但DEL和一些例外）
2、allkeys-lru：為了給新增加的資料騰出空間，驅逐鍵先試圖移除一部分最近使用較少的（LRC），
3、volatile-lru：為了給新增加的資料騰出空間，驅逐鍵先試圖移除一部分最近使用較少的（LRC），但只限于過期設定鍵，
4、allkeys-random: 為了給新增加的資料騰出空間，驅逐任意鍵，
5、volatile-random: 為了給新增加的資料騰出空間，驅逐任意鍵，但只限于有過期設定的驅逐鍵，
6、volatile-ttl: 為了給新增加的資料騰出空間，驅逐鍵只有秘鑰過期設定，并且首先嘗試縮短存活時間的驅逐鍵，
如果沒有秘鑰去驅逐匹配先決條件，策略volatile-lru, volatile-random 和volatile-ttl行為很像noeviction，
那么根據你應用的訪問模式選擇正確的驅逐策略是很重要的，然而在應用運行時你可以在運行時間重新設定策略，并且監控快取缺失的數量并為了調整你的設定點擊Redis資訊輸出，
三、近似LRU演算法
Redis的LRU演算法不是準確的實作，也就是說Redis沒有為逐出選擇 最好的候選人 ，也就是沒有選擇過去最后被訪問離現在最久的，反而 是去執行一個 近似LRU的演算法，通過抽樣少量的key，并且逐出抽樣中最后被訪問離現在最久的key（最老的訪問時間），
在Redis 3.0（目前的測驗版），演算法被改進了，使用了一個逐出最佳候選池，改進了演算法的性能，使它更加近似真正LRU演算法，
演算法中，關于逐出檢測的樣品數量，你可以自己去調整，配置引數是：
maxmemory-samples 5
Redis沒有使用真正實作LRU算是的原因是，因為消耗更多的記憶體，然而對于使用Redis的應用來說，事實上是等價的，下面是Redis的LRU演算法和真正LRU演算法的比較：
給出配置數量的key生成上面的圖表，key從第一行到最后一行被訪問，那么第一個key是LRU演算法中最好的逐出候選者，之后有50%的key被添加，那么一半的舊key被逐出，
在上圖中你可以看見3個明顯的區別：
1、淺灰色帶是被逐出的物件，
2、灰色帶是沒有被逐出的物件，
3、綠色帶是被添加的物件，
LRU理論實作是在所有的舊key中前一半被逐出，Redis使用的是近似過期的key被逐出，
如你所見，3.0的作業比2.8更好，然而在2.8版本中，大多數最新訪問物件的仍然保留，在3.0使用樣品為10 時，性能非常接近理論上的LRU演算法，
注意：LRU僅僅是一個預測模式，給出的key很可能在未來被訪問，此外，如果你的資料訪問模式類似于冪律（線性的），大多數key都可能被訪問那么這個LRU演算法的處理就是非常好的，
在實戰中 ，我們發現使用冪律（線性的）的訪問模式，在真正的LRU演算法和Redis的LRU演算法之間差異很小或者不存在差異，
你可以提升樣品大小配置到10，它將接近真正的LRU演算法，并且有不同錯過率，但是要消耗更多的CPU，
在除錯時使用不同的樣品大小去除錯非常簡單，使用命令CONFIG SET maxmemory-samples
最后
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