allkeys-lru是生产最常用也最易误用的全局lru淘汰策略，需同时配置非零maxmemory和maxmemory-policy allkeys-lru才生效，其lru为随机采样5个key的近似实现，不区分是否设过期时间，适用于纯缓存场景但可能误伤未设ttl的核心数据。
allkeys-lru 是生产环境最常用、也最容易误用的淘汰策略之一——它不看 key 是否设置了过期时间，只要内存满了，就从所有 key 里挑“最近最少使用”的淘汰。但它的“最近”是近似计算出来的，不是精确的。
allkeys-lru 的触发条件和配置方式
它只在 maxmemory 被设为非零值且内存达到阈值时才生效。没配 maxmemory，或者配了但没设 maxmemory-policy allkeys-lru，这个策略根本不会启动。
- 必须显式配置：
maxmemory-policy allkeys-lru（写在redis.conf里，或用CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru） -
maxmemory建议设为物理内存的 70%~80%，避免 OOM killer 干掉 Redis 进程 - 不依赖 key 的
EXPIRE属性：哪怕你一个 key 都没设过期时间，allkeys-lru照样能淘汰它
为什么 allkeys-lru 的“LRU”不是真的 LRU？
Redis 为了节省内存和 CPU，没维护全局访问链表，而是用随机采样 + 近似排序实现 LRU。每次淘汰前，它只随机抽查 maxmemory-samples 个 key（默认是 5），从中选 lru 字段最小的那个淘汰。
Redis Skill - 高性能缓存管理
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Redis 缓存和数据结构管理技能。通过自然语言操作 Redis，支持 String、Hash、List、Set、ZSet、Stream 等数据结构操作。当用户提到 Redis、缓存、消息队列、会话存储时使用此技能。
- 采样数太小（比如保持默认 5）：容易误杀“其实刚被访问过但没抽中”的热 key
- 采样数太大（比如设成 20）：提升准确性，但增加 CPU 开销，尤其在高并发写场景下可能拖慢响应
- 真实访问顺序和淘汰顺序之间存在偏差，这是设计取舍，不是 bug
allkeys-lru 在生产环境踩过的典型坑
它看似“通用”，但实际业务中常因数据混合导致核心数据被误伤。
- 缓存 + 持久化数据混存：比如把用户 session（应设 TTL）和商品元数据（长期有效）都存在同一个 Redis 实例，
allkeys-lru可能把高频读的商品信息淘汰掉，反而留下冷 session - 写多读少的数据占满内存：日志类、埋点类 key 大量写入但几乎不读，它们的 lru 时间戳一直很“新”，但实际毫无价值，却挤占了真正热 key 的空间
- 短生命周期 key 没设过期时间：例如临时任务 ID，本该 10 分钟后自动过期，结果因为没调
EXPIRE，被allkeys-lru当作“长期存活”key 保护起来，直到某次访问才突然被淘汰，行为不可控
实测建议：怎么配才更稳？
别只改 maxmemory-policy，要配合其他参数一起调。
- 把
maxmemory-samples从默认 5 提到 10 或 15，对命中率提升明显，多数业务可接受这点 CPU 成本 - 监控
evicted_keys指标：持续上涨说明淘汰频繁，得查是不是缓存容量设小了，或者有数据没按预期访问 - 搭配
INFO memory中的lru_clock和 key 的 lru 值（用OBJECT FREQ/OBJECT IDLETIME查）做抽样分析，验证淘汰是否符合业务热度分布 - 如果发现核心数据总被误淘汰，优先考虑拆实例：热数据走
allkeys-lru实例，冷/临时数据走volatile-lru实例
真正难的不是配对参数，而是厘清哪些 key 属于“应该被 LRU 淘汰”的范畴——这需要结合业务访问模式画出热力图，而不是靠策略名字拍脑袋。
