大家好，我是程序员二叉。

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简介

Redis 作为主流内存数据库，键过期处理、内存淘汰机制是日常开发与面试的核心考点。本文全面讲解 Redis 三大过期键删除策略、八大内存淘汰策略，剖析 LRU 算法底层实现，同时解答过期键内存占用、主从节点过期数据同步等常见问题，原理结合实战，干货满满。欢迎点赞收藏关注。

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一、Redis 键过期三大删除策略

1. 定时删除

在设置键过期时间的同时，创建定时器，到期立刻主动删除 key。

• 优点：内存释放及时，过期数据不占用内存。
• 缺点：大量过期键会占用 CPU，主线程压力大，线上基本不用。

2. 惰性删除

键过期后不主动删除，每次访问该 key 时才检查过期状态，过期则删除并返回空。

• 优点：CPU 开销极小，仅在读写时判断。
• 缺点：过期键长期无人访问会一直占用内存，出现内存泄漏。

3. 定期删除（Redis 默认策略）

每隔一段时间，随机抽取部分过期键批量删除，限制扫描时长，避免阻塞主线程。

• 思路：折中方案，兼顾 CPU 与内存。
• 流程：轮询所有过期字典，随机取样检查、删除过期 key，达到时间阈值立即停止。

总结：Redis 实际采用 惰性删除 + 定期删除 组合策略。

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二、Redis 内存满后 八大淘汰策略

当 Redis 达到 maxmemory 上限，按照策略淘汰 key，共分为 4 大类 8 种：

1. 不淘汰（默认之一）

1. noeviction：拒绝写入，直接返回错误，不删除任何键。

2. 淘汰所有键（不区分是否过期）

2. allkeys-lru：从所有 key 中淘汰最近最少使用的键。
3. allkeys-lfu：从所有 key 中淘汰使用频率最低的键。
4. allkeys-random：从所有 key 中随机删除。

3. 仅淘汰过期键（只针对带 TTL 的 key）

5. volatile-lru：从设置了过期时间的 key 中，淘汰最近最少使用。
6. volatile-lfu：从设置了过期时间的 key 中，淘汰使用频率最低。
7. volatile-random：从设置了过期时间的 key 中随机删除。

4. 按过期时间淘汰

8. volatile-ttl：从过期键中，优先删除剩余存活时间最短的 key。

企业常用：allkeys-lru、volatile-lru。

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三、LRU 底层原理 & Redis 近似 LRU 实现

1. 标准 LRU 原理

LRU（Least Recently Used）最近最少使用，核心思想：优先淘汰长时间未访问的数据。

• 经典实现：双向链表 + 哈希表。
• 流程：访问数据 → 移到链表头部；内存不足 → 删除链表尾部节点。
• 缺点：标准 LRU 链表维护开销大。

2. Redis 近似 LRU（非精准 LRU）

Redis 没有使用标准双向链表 LRU，而是采用近似 LRU 算法：

1. 每个 Redis 对象维护一个 24 bit 的 lru 时间戳，记录最后访问时间。
2. 内存淘汰时，随机采样一批 key，对比 lru 时间戳，删除其中最久未访问的。
3. 不遍历全库、不维护链表，大幅降低性能开销。

• 特点：精度略低于标准 LRU，但性能极高，满足缓存场景需求。

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四、过期键内存占用 & 主从节点过期同步

1. 过期键是否主动占用内存？

• 键过期后不会立刻释放内存：
  1. 惰性删除：无人访问则一直占用内存。
  2. 定期删除：只会随机抽样清理，仍有部分过期键残留。
• 结论：已过期但未被删除的键，会持续占用内存。

2. 主从架构下过期策略与同步规则

1. 过期逻辑只由主节点执行
   • 主节点发现 key 过期：执行删除操作，并向从节点发送 DEL 命令。
   • 从节点本身不主动删除过期键，仅被动执行主节点下发的删除指令。
2. 从节点读取过期 key：
   从节点不会主动判断过期，依旧返回数据，直到收到主节点的删除指令。
3. 哨兵/集群模式：规则同主从，过期删除统一由主节点负责。

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五、总结

1. 过期删除：Redis 放弃开销过高的定时删除，采用惰性删除+定期删除组合，在 CPU 负载和内存占用之间做平衡。
2. 内存淘汰：共 8 种策略，分为拒绝写入、全键淘汰、仅过期键淘汰、按剩余TTL淘汰四大类，线上优先选用 LRU 相关策略。
3. LRU 实现：摒弃标准高精度 LRU，改用时间戳+随机采样的近似 LRU，以小幅精度损失换取更高运行效率。
4. 过期键与主从同步：过期键未清理前会持续占用内存；主从架构中主节点统一处理过期删除，从节点只同步删除指令，不自主判断清理。