深度剖析Redis3 缓存淘汰策略（缓存淘汰策略redis3）

Redis 是一个开源的键值对（Key-Value）内存数据库，凭借其快速响应、易于使用及跨平台的性能优势，赢得了大量程序开发者的关注。Redis3 版本解决了缓存的淘汰策略的问题，它采用两种不同的策略来支持缓存：一种是“空间”优先，另一种是“时间”优先。

Redis3 支持”空间”优先淘汰策略。该策略根据缓存大小动态管理存储空间，空间减少时，缓存会自动淘汰部分数据。但空间优先策略并不完善，它只能减少但不能控制缓存的大小。

另一种则是”时间”优先淘汰策略。该策略根据缓存存活时间自动淘汰数据，缓存存活时间越久的缓存越容易被淘汰，缓存入口越晚的缓存越容易被淘汰。但是这种策略也有缺点，即缓存空间的大小在时间不断增加的情况下会不断壮大，容易造成缓存溢出。

如今，Redis3 改进了原有的缓存淘汰策略，支持两种新的缓存淘汰策略：LRU（Least Recently Used）和LFU（Least frequently Used）。LRU 策略以最近最少使用的数据为基准来进行淘汰，LFU 策略以最少使用的数据为基准来进行淘汰，因此，采用这些新型缓存淘汰策略可以更有效的将缓存空间维持在最佳大小，从而解决缓存溢出的问题。

其中，Redis 最常用的缓存淘汰策略就是 LRU 策略，它会根据缓存的使用特性来淘汰缓存内容，例如，当缓存未被使用时，缓存中最近很久没有被使用的数据将被淘汰，但一旦某些数据被访问，缓存状态会立即进行更新，既更新其存活时间并加以标记，表明最近被访问过，避免了该数据被淘汰。

以上就是 Redis3 缓存淘汰策略的深度剖析。通过支持 LRU 和 LFU 淘汰策略，可以更好的管理缓存空间，避免缓存溢出的发生。相应的，也可以使用对应的代码实现以上策略，比如：

// 获取缓存
String value = redisTemplate.opsForValue().get("key");

// 空间优先
redisTemplate.opsForValue().set("key", value, 1, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 时间优先
redisTemplate.opsForValue().set("key", value, 1, TimeUnit.SECONDS);
// LRU
redisTemplate.opsForValue().set("key", value, "LRU");
// LFU
redisTemplate.opsForValue().set("key", value, "LFU");

通过以上代码，只需几行代码，就可以实现相应的缓存淘汰策略，从而更好地优化缓存空间，提升程序的性能。