策略深入了解Redis过期数据的淘汰策略（redis过期数据淘汰）
Redis作为一款高性能的键值对内存数据库，在缓存系统中得到了广泛应用。但是Redis有自身的缺点，其中就有过期数据的淘汰。 Redis缓存系统在外部环境变化较快时，会出现过期数据，而且Redis缓存不能无限扩容，因此必须引入淘汰策略来清理过期数据。那么淘汰过期数据的策略有哪些呢？
Redis支持驱动淘汰否则过期（DROP）模式。当过期数据太多，使用该模式可以清除上游存储中超时或过期的数据。即使当缓存的访问量低于某个阈值，仍然可用DROP模式来淘汰过期数据。此外，Redis还支持LRU（最近最少使用）模式。该模式可以控制资源消耗，即在上游存储更新数据时，不会写入缓存中。
LRU模式是最常用的策略，它可以清除那些只被访问过一次或很少访问的键，而最近被访问的键将保留在内存中，确保缓存的最新状态，这样可以提升缓存系统的性能。
还有一种双击（DoubleLook）模式，当从Redis缓存中取出一个值的时候，将检查它的有效性，以保证获取到的数据为最新的数据。如果不是最新，则从上游存储获取最新值，并更新Redis缓存中的值。
所以，作为Redis淘汰过期数据的策略，有DROP、LRU和DoubleLook三种，randomize可以用于随机淘汰也是另一种可行的方案。通过策略可以比较全面地了解Redis过期数据的淘汰策略，可以根据具体业务需求采取最合适的淘汰策略，提升Redis缓存工作效率，可使系统低功耗。
通过策略深入了解Redis过期数据的淘汰策略，提取正确的策略可提高Redis缓存的性能。例如，可以考虑使用DROP、LRU或DoubleLook等淘汰策略，也可以使用randomize策略来随机淘汰过期数据。
相关代码：
// 设置淘汰策略
// DROP 模式
redis> config set eviction-policy ‘DROP’
// LRU模式
redis> config set eviction-policy ‘LRU’
// DoubleLook模式
redis> config set eviction-policy ‘DoubleLook’
// randomize模式
redis> config set eviction-policy ‘randomize’
