设置多大的缓存容量合适？
- 建议把缓存容量设置为总数据量的 15% 到 30%，兼顾访问性能和内存空间开销。
Redis 缓存有哪些淘汰策略？
- 默认情况下，Redis 在使用的内存空间超过 maxmemory 值时，并不会淘汰数据，也就是设定的 noeviction 策略
- 对应到 Redis 缓存，也就是指，一旦缓存被写满了，再有写请求来时，Redis 不再提供服务，而是直接返回错误
- volatile-ttl 在筛选时，会针对设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除
- volatile-random 就像它的名称一样，在设置了过期时间的键值对中，进行随机删除
- volatile-lru 会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对
- volatile-lfu 会使用 LFU 算法选择设置了过期时间的键值对
- 在 LRU 算法的基础上，同时考虑了数据的访问时效性和数据的访问次数，可以看作是对淘汰策略的优化
相对于 volatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu 这四种策略淘汰的是设置了过期时间的数据，allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu 这三种淘汰策略的备选淘汰数据范围，就扩大到了所有键值对，无论这些键值对是否设置了过期时间。它们筛选数据进行淘汰的规则是：
- allkeys-random 策略，从所有键值对中随机选择并删除数据
- allkeys-lru 策略，使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选
- allkeys-lfu 策略，使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选
LRU 算法在实际实现时，需要用链表管理所有的缓存数据，这会带来额外的空间开销。而且，当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到 MRU 端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能。
在 Redis 中，LRU 算法被做了简化，以减轻数据淘汰对缓存性能的影响。具体来说，Redis 默认会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（由键值对数据结构 RedisObject 中的 lru 字段记录）。然后，Redis 在决定淘汰的数据时，第一次会随机选出 N 个数据，把它们作为一个候选集合。接下来，Redis 会比较这 N 个数据的 lru 字段，把 lru 字段值最小的数据从缓存中淘汰出去。
Redis 提供了一个配置参数 maxmemory-samples，这个参数就是 Redis 选出的数据个数 N。例如，我们执行如下命令，可以让 Redis 选出 100 个数据作为候选数据集：
| |
三个使用建议
- 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。如果你的业务数据中有明显的冷热数据区分，强烈建议
- 如果业务应用中的数据访问频率相差不大，没有明显的冷热数据区分，建议使用 allkeys-random 策略，随机选择淘汰的数据就行
- 如果你的业务中有置顶的需求，比如置顶新闻、置顶视频，那么，可以使用 volatile-lru 策略，同时不给这些置顶数据设置过期时间。这样一来，这些需要置顶的数据一直不会被删除，而其他数据会在过期时根据 LRU 规则进行筛选