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redis 每服务客户端执行一个命令的时候，会检测使用的内存是否超额。如果超额，即进行数据淘汰。
在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory，在内存限定的情况下是很有用的。譬如，在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点，每一个服务点分配 1.5G 的内存大小，减少内存紧张的情况，由此获取更为稳健的服务。
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：
- volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
- volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
- volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
- allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
- allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
- no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
redis 确定驱逐某个键值对后，会删除这个数据并，并将这个数据变更消息发布到本地（AOF 持久化）和从机（主从连接）。
设置:
Redis.conf配置文件中修改“maxmemory-policy”属性值。 若是Redis数据集中的key都设置了过期时间，那么“volatile-ttl”策略是比较好的选择。但如果key在达到最大内存限制时没能够迅速过期，或者根本没有设置过期时间。那么设置为“allkeys-lru”值比较合适，它允许Redis从整个数据集中挑选最近最少使用的key进行删除(LRU淘汰算法)。
通过设置maxmemory为系统可用内存的45%或95%(取决于持久化策略)和设置“maxmemory-policy”为“volatile-ttl”或“allkeys-lru”(取决于过期设置)，可以比较准确的限制Redis最大内存使用率，在绝大多数场景下使用这2种方式可确保Redis不会进行内存交换。倘若你担心由于限制了内存使用率导致丢失数据的话，可以设置noneviction值禁止淘汰数据。
