Redis淘汰策略

1. 用于解决什么问题呢？举个例子
   1）我们都知道技术都是衍生于问题的。那我们就来说说用来做什么吧。
   大家可以想想，当我们的物理服务内存只有8G，但是数据却有100G，如何慢慢的放在redis中呢？再加上公司近期资金不够，不能扩展机器怎么办？
   2）解决上述的问题，我们就要引出一个redis的策略，即是标题。

2. 淘汰策略

1）voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
2）volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
3）volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
4）allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
5）allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
6）no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

解析

使用淘汰策略是可以把上面的问题暂时顶过去，但是会出现一系列的问题。
1.内存是腾出来了，但是这样缓存在其中的数据却出去了，万一我需要再次调用缓存中的数据又怎么解决？
2.前段时间没有访问的，现在火起来了，我的缓存中没有，一下压力进入DB怎么办？
3.使用上面的解决方式，会暴露出问题也是没办法的，毕竟鱼和熊掌不可兼得。我们得先解决当下的问题不是。上面会总结出一个词语缓存命中率

1. 什么事缓存命中率？
   1）命中率就是缓存里可以查询到的记录数除以数据库里的总记录数。命中率越低性能越高，反之越差。（大白话就是直接去数据库查询而不走缓存，这样就增大了数据库的压力，查询到数据库中的值以后再存入缓存中。）
   命中率低下的原因也有很多，例如：
   1.内存不足，淘汰掉了；
   2.缓存服务器宕机；