redis内存淘汰策略共8种，本质是淘汰范围（所有key或仅带过期时间的key）与淘汰依据（lru、lfu、ttl、random）的组合；必须配置maxmemory才生效，默认为0即不触发淘汰。
Redis 内存淘汰策略共 8 种，本质是两个维度的组合：淘汰范围（所有 key 或 仅带过期时间的 key） + 淘汰依据（LRU、LFU、TTL、Random）。选对策略的关键不是背名字，而是看你的数据有没有过期时间、能不能丢、以及访问模式是偏时间局部性还是频率集中性。
先确认前提：必须设 maxmemory 才会生效
淘汰策略不会自动启动。默认 maxmemory 是 0（不限制），此时无论配什么策略都无效。
- 运行时设置：
CONFIG SET maxmemory 2gb - 配置文件永久生效：
maxmemory 2gb写入redis.conf - 不设上限，
maxmemory-policy就是摆设
8 种策略怎么分组理解
按实际作用划为三类，比死记硬背更可靠：
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不淘汰（只拒写）：
noeviction—— 内存满后所有写命令报(error) OOM command not allowed...，读和删仍可操作。适合 Redis 当持久化数据库用（如任务队列），不适合缓存。 -
只在带过期时间的 key 里挑（volatile-*）：
volatile-lru、volatile-lfu、volatile-random、volatile-ttl。
→ 如果你所有缓存都设了 TTL（比如 session、token、验证码），这类策略最安全：永久数据（如配置、字典表）完全不受影响。 -
在所有 key 里挑（allkeys-*）：
allkeys-lru、allkeys-lfu、allkeys-random。
→ 适合纯缓存场景，所有数据都可丢。但要注意：如果混存了长期有效的业务数据，可能误删。
主流场景推荐策略
不用纠结“最优”，看业务特征匹配：
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通用缓存系统（推荐首选）：
allkeys-lru
→ 大多数 Web 缓存访问有明显时间局部性（刚查过的商品、文章很快又被点），近似 LRU 能较好保留热点。采样数（maxmemory-samples）建议调到 10（默认 5），提升淘汰准确性。 -
缓存+少量永久数据共存：
volatile-lru
→ 比如 Redis 同时存用户 session（带 TTL）和系统配置（永不过期）。此策略只动 session，配置稳如泰山。注意：若误设大量无 TTL 的缓存，它会退化成noeviction（因为没候选 key 可删）。 -
时效性强的临时数据：
volatile-ttl
→ 验证码、短信 token、短期会话。谁快过期谁先走，避免内存被“僵尸”数据占着不放。 -
长尾访问、冷热区分明显：
allkeys-lfu（Redis 4.0+）
→ 视频平台首页推荐、搜索热词等，某些内容访问频次极高且稳定，LFU 比 LRU 更能识别真正“高频”，减少误删。
配置命令与验证
改完别忘了检查是否生效：
- 设策略：
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru - 查当前策略：
CONFIG GET maxmemory-policy - 查内存使用：
INFO memory | grep -E "(used_memory|maxmemory)" - 观察淘汰行为：
INFO stats | grep evicted_keys—— 这个值持续增长，说明淘汰已工作
策略本身不复杂，但容易忽略前提和边界情况。设了 maxmemory 才算真正起步，再根据数据生命周期和访问规律选范围（volatile/allkeys）和算法（LRU/LFU/TTL），基本就覆盖了绝大多数生产需求。
