Redis淘汰策略共8种，包括noeviction、allkeys-lru、volatile-lru、allkeys-random、volatile-random、volatile-ttl、allkeys-lfu和volatile-lfu，分别基于不淘汰、LRU近似采样、随机删除、TTL优先及LFU频次衰减等机制适配不同业务场景。

Redis 的淘汰策略在 Java 中无法完全复现，因为 Redis 用的是近似 LRU（随机采样 + 时间戳），而 Java 常见实现是严格 LRU（哈希表 + 双向链表）。两者目标一致——淘汰“最近最少使用”的数据，但底层逻辑、性能开销和适用场景差异明显。

Java 严格 LRU：链表+哈希表的精确维护

这是最典型的工程实现，依赖双向链表记录访问顺序，哈希表保障 O(1) 查找：

• 每次 get 或 put 已存在 key 时，对应节点被移至链表头部（最新访问）
• 新 key 插入时也加到头部；容量超限时，直接删掉尾部节点（最久未访问）
• 哨兵头尾节点简化边界处理，避免空指针和分支判断
• 时间复杂度稳定为 O(1)，空间开销略高（每个节点额外存 prev/next 引用）

Redis 近似 LRU：不维护全局顺序，靠采样和时间戳

Redis 不用双向链表，每个 key 的 redisObject 里只存一个 24 位 lru 字段（毫秒级时间戳，模 2²⁴）：

Java注释规范Skills

当用户要求为 Java 代码添加注释、修改注释、审查注释、整理注释格式，或要求按照代码注释规范处理 Java 文件时，使用本技能。本技能用于统一生成和维护 Java 类注释模板、按 Git 对比 release 判断版本号、补充每行代码上方中文块注释、调整注释空行规则，并保持 Java 文件 UTF-8 无 BOM 编码。典型触发场景包括：补充类注释、更新 @version、检查 @author 来源、整理行尾注释、把注释放到代码上一行、检查注释是否符合规范、构建前检查 Java 注释风格。

下载

• 淘汰时从所有 key 中随机抽取 N 个（默认 maxmemory-samples 5）
• 从中挑出 lru 值最小（即最后访问时间最早）的那个 key 删除
• 不保证绝对准确，但大幅降低内存与 CPU 开销，适合海量 key 场景
• 实际效果接近严格 LRU，尤其当 samples 增大时，但永远不是强一致性

变量置换逻辑的关键区别

所谓“变量置换”，本质是缓存项生命周期管理方式不同：

• Java 实现中，“变量”是 Node 对象，置换 = 物理移动节点位置 + 更新哈希引用
• Redis 中，“变量”是键值对，置换 = 比较时间戳 + 随机采样 + 单次删除
• Java 的置换触发明确（容量满即删尾），Redis 的置换是概率性、延迟性的，依赖配置和实时负载
• Java 能精确回答“谁是最久未用”，Redis 只能回答“大概率谁最久未用”

LFU 在 Java 和 Redis 中的对照参考

LFU 更强调访问频次而非时间，Java 模拟需额外维护频次计数器和按频次分组的链表结构：

• Java 可用两个 HashMap：一个映射 key→Node，一个映射 freq→FreqList（含多个节点）
• Redis 的 LFU 同样是近似实现：lru 字段复用为 16 位访问计数 + 8 位衰减时间戳，支持频次衰减防止历史热 key 长期霸榜
• 两者都比 LRU 多一层频次维度，但 Redis 的 LFU 同样不维护全量频次排序，靠采样和概率调整

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