[redis 源码走读] maxmemory 数据淘汰策略
REDIS是一个内存数据库，可配置“ MaxMemory”并使其内存使用资格。当Redis超过主要库存储范围时，将触发数据消除机制以减少内存使用，直到范围达到极限为止。
当应用“ MaxMemory”配置时，将根据REDIS配置采用相应的消除数据策略。
volatile-xxx类型配置仅消除设置结束时间的数据，而“ elkeys-xxxx'e消除了数据库中的所有数据。
如果Redis主要用作缓存，则可以选择“ Allkeys-XXX”。
当事件处理LOOP命令时，数据将分阶段。
有不同类型的消除策略可供选择，包括：非漏洞数据（“ noeviction”），随机根除（挥发性随机''，``Allkis-random''），``Allkis-random''），采样终止（``Allkeys-lru''，``Allkeys-lru''，``volatilae-tttli lru'flation flatemies flatemies flatemies允许to anke to polu'to wolu'''''to wolu'''''anke''''''''to to wolu''新的政策操作，但禁止大多数写作命令，“ OOMERR”错误返回，并且只允许少量的写作顺序，例如删除块，“ DEL”和“ ANLINK”，而“ Allkis-randum”和“ Allkis-randum”相对直接。
无法访问并且即将结束。
“挥发性-TTL”策略消除了消除数据的数据，而“挥发性折断”消除了基于访问频率（LFU）的数据，并考虑数据使用的普及。
“挥发性-lru”和“ Allkeys-lru”策略通过采样近似LRU算法，维护样本池以确定消除顺序以提高消除策略的准确性。
总而言之，REDIS的数据逐步淘汰策略的目的是平衡内存使用和数据访问要求，并通过灵活的配置获得有效的数据管理。
策略的选项应基于特定应用程序方案的需求，例如数据访问模式，性能目标。
一次redis主从切换导致的数据丢失与陷入只读状态故障
信息和信息诊断主椅子主椅子主要配置的主要因素的主要因素是：默认情况下，Maxmerare telmereteerete。但是，该信息将消失，尽管从属恢复且小于正确数量的数据。
在此内存中的开发过程，新的从储罐小于数据量，因此，如果更改主节点，则总体总量减少了。
阅读 - 奴隶，但是在变化不稳定的变化中，新定义的领域大师是暂时的。
定期状态的影响的影响保护工作状态，这可能会导致业务中断或导致数据更新延迟。
该分布在附近。
改进建议：必须仔细检查和验证谷物保险和适当配置的保险配置的学习和理解。
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Redis内存满了会怎么样?
1 ..通过配置文件进行配置：在REDIS安装目录中的配置文件Redis.conf中添加以下配置。REDIS配置文件不一定在安装目录中使用redis.conf文件。
启动REDIS服务时，您可以移交一个参数以指定REDIS配置文件。
2 通过命令更改redis，以支持学期内存大小的动态变化。
由于可以确定REDIS的最大内存大小，因此使用了配置的内存。
如果内存过期，则没有内存，如果继续将数据添加到数据中，则没有内存？实际上，REDIS定义了处理这种情况的几种策略：使用挥发性LRU，挥发性的随机和挥发性TTL时，返回像Kau-Wie这样的错误以获取当前消除内存的策略：通过配置文件设置消除策略。
算法，它与常规LRU算法不完全对应。
近似LRU算法消除了关于随机样本方法的数据，恰好花费5 （标准）键，并消除了最少使用的密钥。
可以通过Maxmemory样本的参数来修改样品的数量：示例：MaxMemory样品配置越大，消除结果越接近严格的LRU算法。
REDIS为实现了近似LRU算法，将附加一个2 4 位字段添加到每个键中，以节省键最后访问的时间。
近似LRU redis3 .0的优化已对近似LRU算法进行了一些优化。
新算法维护候选池（1 6 号）。
池中的数据按访问时间进行排序。
随机选择的键首次放置在池中。
之后，如果访问时间小于池中最小的访问时间，直到候选池填充为止，则每个随机选择的密钥仅放置在池中。
如果必须放置一个新密钥时，它已满，则删除了最大（最近访问）时间的泳池中的最后一次访问时间。
如有必要，只需从池中选择最小的访问时间（尚未访问最长的访问）并将其删除即可。
