Redis内存满了怎么办……

我们可以通过一个尝试比拟各LRU算法的精确率，先往Redis内里添加必然数目的数据n，使Redis可用内存用完，再往Redis内里添加n/2的新数据，这个时辰就必要裁减掉一部门的数据，假如凭证严酷的LRU算法，应该裁减掉的是最先插手的n/2的数据。

天生如下各LRU算法的比拟图

图片来历：segmentfault.com/a/1190000017555834

你可以看到图中有三种差异颜色的点：

•  浅灰色是被裁减的数据
•  灰色是没有被裁减掉的老数据
•  绿色是新插手的数据

我们能看到Redis3.0采样数是10天生的图最靠近于严酷的LRU。而同样行使5个采样数，Redis3.0也要优于Redis2.8。

LFU算法

LFU算法是Redis4.0内里新加的一种裁减计策。它的全称是Least Frequently Used，它的焦点头脑是按照key的最近被会见的频率举办裁减，很少被会见的优先被裁减，被会见的多的则被留下来。

LFU算法能更好的暗示一个key被会见的热度。若是你行使的是LRU算法，一个key好久没有被会见到，只方才是无意被会见了一次，那么它就被以为是热门数据，不会被裁减，而有些key未来是很有也许被会见到的则被裁减了。假如行使LFU算法例不会呈现这种环境，由于行使一次并不会使一个key成为热门数据。

LFU一共有两种计策：

•  volatile-lfu：在配置了逾期时刻的key中行使LFU算法裁减key
•  allkeys-lfu：在全部的key中行使LFU算法裁减数据

配置行使这两种裁减计策跟前面讲的一样，不外要留意的一点是这两周计策只能在Redis4.0及以上配置，假如在Redis4.0以下配置会报错。

题目

最后留一个小题目，也许有的人留意到了，我在文中并没有表明为什么Redis行使近似LRU算法而不行使精确的LRU算法，可以在评述区给出你的谜底，各人一路接头进修。

（编辑：湖南网）

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