http://blog.720ui.com/2016/redis_action_02_maxmemory_policy/#volatile-lru
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redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会进行数据淘汰策略。
如何配置
我们通过配置redis.conf中的maxmemory这个值来开启内存淘汰功能。
# maxmemory
值得注意的是，maxmemory为0的时候表示我们对Redis的内存使用没有限制。
根据应用场景，选择淘汰策略
# maxmemory-policy noeviction
我们来了解下，内存淘汰的过程
首先，客户端发起了需要申请更多内存的命令（如set）。
然后，Redis检查内存使用情况，如果已使用的内存大于maxmemory则开始根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存（key），从而换取一定的内存。
最后，如果上面都没问题，则这个命令执行成功。
动态改配置命令
此外，redis支持动态改配置，无需重启。
设置最大内存
config set maxmemory 100000
设置淘汰策略
config set maxmemory-policy noeviction
内存淘汰策略
volatile-lru
从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。redis并不是保证取得所有数据集中最近最少使用的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的， 当内存达到限制的时候无法写入非过期时间的数据集。
volatile-ttl
从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。redis 并不是保证取得所有数据集中最近将要过期的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的， 当内存达到限制的时候无法写入非过期时间的数据集。
volatile-random
从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。当内存达到限制的时候无法写入非过期时间的数据集。
allkeys-lru
从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。当内存达到限制的时候，对所有数据集挑选最近最少使用的数据淘汰，可写入新的数据集。
allkeys-random
从数据集中任意选择数据淘汰，当内存达到限制的时候，对所有数据集挑选随机淘汰，可写入新的数据集。
no-enviction
当内存达到限制的时候，不淘汰任何数据，不可写入任何数据集，所有引起申请内存的命令会报错。
如何选择淘汰策略
下面看看几种策略的适用场景
allkeys-lru：如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布，也就是存在相对热点数据，或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况，我们可以选择allkeys-lru策略。
allkeys-random：如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等，则可以使用这个策略。
volatile-ttl：这种策略使得我们可以向Redis提示哪些key更适合被eviction。
另外，volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候，然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果，值得一提的是将key设置过期时间实际上会消耗更多的内存，因此我们建议使用allkeys-lru策略从而更有效率的使用内存。
原文地址：https://www.cnblogs.com/alsf/p/9399011.html