前言
Redis 是一个基于键值对（key-value）存储的开源内存数据库，具有高性能、高扩展性、高可靠性等优点，因此深受广大开发者的喜爱。然而，随着 Redis 数据库的使用越来越广泛，它的性能问题也经常成为大家关注的焦点之一。本文将详细介绍 Redis 中过期键的删除策略和 LRU（Least Recently Used）原理分析，以期帮助开发者更好地优化 Redis 数据库的性能。
Redis 过期键的删除策略
在 Redis 中，有两种过期键的删除策略：
惰性删除（lazy expire）
惰性删除是指 Redis 不会主动删除已经过期的键，而是在客户端访问该键时，才会检查该键是否已经过期，若过期则删除。惰性删除的优点是能够提高 Redis 的性能，缺点是会导致内存占用率高。
定期删除（active expire）
定期删除是指 Redis 会周期性地（默认每秒执行 10 次）扫描数据库，删除过期的键。定期删除的优点是能够保证 Redis 的内存占用率不会太高，缺点是会降低 Redis 的性能。
在 Redis 中，过期键的删除策略可以通过以下命令设置：
config set activerehashing yes # 启用定期删除 config set activeexpire yes # 启用惰性删除
需要注意的是，当 Redis 同时启用定期删除和惰性删除时，定期删除将优先执行。
LRU 原理分析
LRU 是一种常见的算法，用于在缓存空间不足时决定哪些数据应该被清除。LRU 算法的原理是，当缓存空间不足时，优先删除最近最少使用的数据。这样能够保证缓存中的数据总是最热门的数据，从而提高缓存命中率。
在 Redis 中，LRU 算法被广泛应用于过期键的删除策略。具体地，Redis 中的 LRU 算法采用的是近似 LRU 算法（Approximate LRU Algorithm），它通过一种称为『淘汰策略』（Eviction Policy）的机制来进行近似 LRU 计算。
Redis 中的淘汰策略
Redis 中的淘汰策略是一种基于『过期时限』（TTL）的淘汰策略，即对每个键设置一个过期时限，当该键过期时，就执行一次淘汰操作。Redis 中有以下几种淘汰策略：
- volatile-lru：从设置了过期时间的数据集（sorted set、hash、string 等）中使用 LRU 算法排序，淘汰最不经常使用的数据；
- volatile-ttl：从设置了过期时间的数据集中，淘汰剩余时间最短的数据；
- volatile-random：从设置了过期时间的数据集中，随机淘汰一份数据；
- allkeys-lru：从全部数据（包括没有设置过期时间的数据）中使用 LRU 算法排序，淘汰最不经常使用的数据；
- allkeys-random：从全部数据中随机淘汰一份数据；
- no-eviction：禁止淘汰所有数据。
需要注意的是，淘汰策略只针对内存使用达到最大限制时发挥作用，当内存使用未达到最大限制时，Redis 会继续向内存中写入数据，而不会执行淘汰操作。
Redis 中的 LRU 近似算法
由于 Redis 中不能按照严格的 LRU 算法进行操作，因此需要采用一种 LRU 近似算法来实现淘汰策略。Redis 中 LRU 近似算法的核心思想是记录最新未淘汰的数据集合与已经淘汰的数据集合的大小比例，当这个比例超过一定阈值时，就进行淘汰操作。
具体地，Redis 中的 LRU 近似算法包括以下的步骤：
对于每一个键值对，都要关联一个整数值（LRU time），并且这个值越小，表示值越早被访问过；
Redis 将所有键值对的 LRU time 值按照小到大的顺序排序，形成一个链表，链表的头部表示最不常被访问的键值对，而链表的尾部表示最近被访问的键值对；
当 Redis 淘汰一些键值对时，它会将这些键值对从链表中删除，并将它们加入到一个单独的淘汰链表中，该链表中的键值对会被删除。
需要注意的是，在 Redis 中，链表以 LRU time 决定优先级，而不是访问时间。这意味着，在 Redis 中，如果一个键被修改但没有被访问，那么它的 LRU time 值也会发生变化。
总结
本文详细介绍了 Redis 中过期键的删除策略和 LRU 原理分析，希望能够对 Redis 的性能优化提供一定的指导作用。在使用 Redis 过程中，需要根据实际情况选择合适的过期键的删除策略，以及合适的淘汰策略，并且要注意 Redis 中的 LRU 近似算法的运作机制，从而更好地优化 Redis 的性能。
示例代码：
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