1）业务数据在不断地增长，不可能将所有数据全部存储在 Redis 缓存中，内存的价格远远大于磁盘。所以需要做淘汰机制的设计；
（2）缓存的淘汰就是根据一定的策略，将不太重要的数据从缓存中进行删除；
（3）Redis 一共有 8 种淘汰策略，在 Redis 4.0 之前有 6 种，4.0 之后又增加了 2 种，如下图：
（4）缓存策略的解释：
◆ volatile-random：在设置了过期时间的数据中，进行随机删除；
◆ volatile-ttl：根据过期时间，越早过期的数据越先删除；
◆ volatile-lru：在设置了过期时间的数据中，根据 LRU 算法进行数据删除；
◆ volatile-lfu：在设置了过期时间的数据中，根据 LFU 算法进行数据删除；
◆ allkeys-lru：在所有数据中，根据 LRU 算法进行数据删除；
◆ allkeys-random：在所有数据中，进行随机删除；
◆ allkeys-lfu：在所有数据中，根据 LFU 算法进行数据删除；
（5）默认情况下，当 Redis 的使用空间超过 maxmemory 设置的大小时，并不会淘汰数据，也就是执行的 noeviction 策略，如果写满，再有写请求时就会出错；
（6）如果业务中有明显的热数据和冷数据，优先使用 allkeys-lru 策略，让热数据保留在缓存中；
（7）如果业务中没有明显冷热数据，可以使用 volatile-random 或 allkeys-random。
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