Redis通过将热点数据存储到内存中实现了高效的数据读取，但是内存如果使用不当也是会造成一些问题的。
Redis中有很多无效的缓存，这些缓存数据会降低数据IO的性能，随着系统的运行，redis的数据越来越多，会导致物理内存不足。
因此，Redis为了更好的管理内存，提供了一些管理方案，包括过期策略与内存淘汰。
1. 如何设置key的过期时间？
redis提供了四种命令来设置key的过期时间：
(1) EXPIRE key seconds // 设置多少秒后过期
(2) PEXPIRE key milliseconds // 设置多少毫秒后过期
(3) EXPIREAT key timestamp 设置 key 过期时间的时间戳(unix timestamp) 以秒计
(4) PEXPIREAT key milliseconds-timestamp // 设置 key 过期时间的时间戳(unix timestamp) 以毫秒计
移除redis的过期时间：
PERSIST key // 移除key的过期时间，key将保持永久
查询剩余生存时间：
TTL key // 以秒为单位，返回给定 key 的剩余生存时间
PTTL key // 以毫秒为单位返回 key 的剩余的过期时间
2. 设置一个key的过期时间后，并超过了这个过期时间，这个key保存的数据还占据着内存吗？
当key过期后，该key保存的数据还是会占据内存的，因为每当我们设置一个键的过期时间时，Redis会将该键带上过期时间存放到一个过期字典中。当key过期后，如果没有触发redis的删除策略的话，过期后的数据依然会保存在内存中的，这时key已经过期，还是能够获取到这个key的数据。
3. redis删除过期数据的时机？
redis过期删除策略通常有三种：定时删除，定期删除，惰性删除。redis使用的是：“定期删除+惰性删除”。
3.1 定时删除
在设置某个key 的过期时间同时，我们创建一个定时器，让定时器在该过期时间到来时，立即执行对其进行删除的操作。
优点：定时删除对内存是最友好的，能够保存内存的key一旦过期就能立即从内存中删除。
缺点：对CPU最不友好，在过期键比较多的时候，删除过期键会占用一部分 CPU 时间，对服务器的响应时间和吞吐量造成影响。
3.2 定期删除
每隔一段时间，我们就对一些key进行检查，删除里面过期的key。Redis默认每隔100ms就随机抽取部分设置了过期时间的key，检测这些key是否过期，如果过期了就将其删除。这里有两点需要注意下：
优点：可以通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 的影响。另外定期删除，也能有效释放过期键占用的内存。
缺点：难以确定删除操作执行的时长和频率。如果执行的太频繁，定期删除策略变得和定时删除策略一样，对CPU不友好。如果执行的太少，那又和惰性删除一样了，过期键长时间占用的内存没有及时释放的话，当我们再次获取这个过期的key时，依然会返回这个key的值，就相当于这个过期时间是无效的了。
3.3 惰性删除
设置该key 过期时间后，我们不去管它，当需要该key时，我们在检查其是否过期，如果过期，我们就删掉它，反之返回该key。
优点：对 CPU友好，我们只会在使用该键时才会进行过期检查，对于很多用不到的key不用浪费时间进行过期检查。
缺点：对内存不友好，如果一个键已经过期，但是一直没有使用，那么该键就会一直存在内存中，如果数据库中有很多这种使用不到的过期键，这些键便永远不会被删除，内存永远不会释放，从而造成内存泄漏。所以redis还引入了另一种内存淘汰机制。
Redis的内存淘汰机制是指在Redis的用于缓存的内存不足时，怎么处理需要新写入且需要申请额外空间的数据。
在配置文件redis.conf 中，可以通过参数 maxmemory
当 Redis 的内存超过最大允许的内存之后，Redis 会触发内存淘汰策略。（过期策略是指正常情况下清除过期键，内存淘汰是指内存超过最大值时的保护策略）。内存淘汰策略可以通过maxmemory-policy进行配置。
内存淘汰机制
目前Redis提供了以下几种（2个LFU的策略是4.0后出现的）：
LRU
LRU是Least Recently Used的缩写，也就是表示最近很少使用，也可以理解成最久没有使用。也就是说当内存不够的时候，每次添加一条数据，都需要抛弃一条最久时间没有使用的旧数据。
LRU 是基于链表结构实现的，链表中的元素按照操作顺序从前往后排列，最新操作的键会被移动到表头，当需要进行内存淘汰时，只需要删除链表尾部的元素即可。
需要注意的是Redis并没有使用标准的LRU实现方法作为LRU淘汰策略的实现方式，这是因为：
要实现LRU，需要将所有数据维护一个链表，这就需额外内存空间来保存链表，每当有新数据插入或现有数据被再次访问，都要调整链表中节点的位置，尤其是频繁的操作将会造成巨大的开销（不要忘了Redis就是为了存储热点数据而出现的，这必然导致数据出现高频的访问）
为了解决这一问题，Redis使用了近似的LRU策略进行了优化，平衡了时间与空间的效率。
LRU虽然看起来实现了按照数据的热度对内存中的key进行管理，但是在某些情况下却仍然存在一些问题，假设有一个数据很久没有被访问了，偶然间被访问了一次，lur字段值被更新，那么在lru的策略下，这个近期刚被访问过的节点会被保留，但显然这个key并不是我们想要保留的热点数据。为了解决这一问题，便有了LFU。
LFU
LFU（Least Frequently Used），表示最近最少使用，它和key的使用次数有关，其思想是：根据key最近被访问的频率进行淘汰，比较少访问的key优先淘汰，反之则保留。
相比LRU算法,LFU增加了访问频率的这样一个维度来统计数据的热点情况，LFU主要使用了两个双向链表去形成一个二维的双向链表，一个用来保存访问频率，另一个用来访问频率相同的所有元素，其内部按照访问时间排序。
FIFO
FIFO（Fist in first out）先进先出，基于队列的先进先出原则，最先进入的数据会被最先淘汰掉。这是最简单、最公平的一种思想。
这种算法有个很严重的缺点，就是会导致缺页率增加。缺页率指的是判断一个页面置换算法优劣的指标。随着分配页面的增加，被置换的内存页面往往是被频繁访问的，因此FIFO算法会使一些页面频繁地被替换和重新申请内存，从而导致缺页率增加。由于缺页率会随着分配页面的增加而增加，使得redis的开销也逐渐增加，所以这种算法已经不再使用。
淘汰策略的选择
如果数据呈现幂等分布(即部分数据访问频率较高而其余部分访问频率较低)，建议使用 allkeys-lru或allkeys-lfu。
如果数据呈现平等分布(即所有数据访问概率大致相等)，建议使用 allkeys-random。
如果需要通过设置不同的ttls来确定数据过期的顺序，建议使用volatile-ttl。
如果你想让一些数据长期保存，而一些数据可以消除，建议使用volatile-lru或volatile-random。
由于设置expire会消耗额外的内存，如果你打算避免Redis内存浪费在这一项上，可以选择allkeys-lru策略，这样就可以不再设置过期时间，高效利用内存。
使用建议
虽然Redis提供了内存淘汰策略，但我们最好还是精简对Redis的使用，尽量不要淘汰内存数据。下面是一些使用建议：
不要放垃圾数据，及时清理无用数据。
key尽量都设置过期时间。对具有时效性的key设置过期时间，通过redis自身的过期key清理策略来降低过期key对于内存的占用，同时也能够减少业务的麻烦，不需要定期手动清理了。
单Key不要过大，这种key造成的网络传输延迟会比较大，需要分配的输出缓冲区也比较大，在定期清理的时候也容易造成比较高的延迟. 最好能通过业务拆分，数据压缩等方式避免这种过大的key的产生。
不同业务如果公用一个业务的话，最好使用不同的逻辑db分开。这是因为Redis的过期Key清理策略和强制淘汰策略都会遍历各个db。将key分布在不同的db有助于过期Key的及时清理。另外不同业务使用不同db也有助于问题排查和无用数据的及时下线。