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# MAXMEMORY POLICY: how Redis will select what to remove when maxmemory
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# is reached. You can select among five behaviors:
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#
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# volatile-lru -> Evict using approximated LRU among the keys with an expire set. //在设置了过期时间的key中，使用近似的lru淘汰策略
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# allkeys-lru -> Evict any key using approximated LRU. //所有的key均使用近似的lru淘汰策略
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# volatile-lfu -> Evict using approximated LFU among the keys with an expire set. //在设置了过期时间的key中，使用lfu淘汰策略
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# allkeys-lfu -> Evict any key using approximated LFU. //所有的key均使用lfu淘汰策略
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# volatile-random -> Remove a random key among the ones with an expire set. //在设置了过期时间的key中，使用随机淘汰策略
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# allkeys-random -> Remove a random key, any key. //所有的key均使用随机淘汰策略
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# volatile-ttl -> Remove the key with the nearest expire time (minor TTL) //使用ttl淘汰策略
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# noeviction -> Don't evict anything, just return an error on write operations . //不允许淘汰，在写操作发生，但内存不够时，将会返回错误
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# LRU means Least Recently Used
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# LFU means Least Frequently Used
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# Both LRU, LFU and volatile-ttl are implemented using approximated
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# randomized algorithms.
这里暂不讨论LFU,TTL淘汰算法和noeviction的情况，仅仅讨论lru所有场景下的，淘汰策略具体实现。(LFU和TTL将在下一篇文章中详细分析)。
LRU淘汰的场景:
1.主动淘汰。
1.1 通过定时任务serverCron定期的清理过期的key。
2.被动淘汰
2.1 每次写入key时，发现内存不够，调用activeExpireCycle释放一部分内存。
2.2 每次访问相关的key，如果发现key过期，直接释放掉该key相关的内存。
首先我们来分析LRU主动淘汰的场景:
serverCron每间隔1000/hz ms会调用databasesCron方法来检测并淘汰过期的key。
（编辑：淮北站长网）
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