[面试题] Redis过期策略与内存淘汰机制详解：面试必考与应用场景

在一次技术讨论中，同事提出了一个关于Redis的典型面试问题：“Redis的过期策略以及内存淘汰机制”。要清晰回答这个问题，关键在于理解二者扮演的不同角色及其协同工作的方式。

一、核心概念辨析

1. 过期策略：数据的“定时退休”计划 过期策略针对的是设置了过期时间（TTL）的键。它决定了Redis如何发现并清除这些已过期的数据，类似于为数据规划了明确的“退休时间”。其核心实现是两种策略的配合：

• 惰性删除：当客户端尝试访问一个键时，Redis才会检查它是否过期。如果过期，则立即删除并返回空。这种方法对CPU友好，但可能导致大量已过期但未被访问的键长期占用内存。
• 定期删除：Redis会周期性地（默认每秒10次）随机测试一批设置了过期时间的键，并删除其中的过期键。这个过程通过调整采样数量和频率，在内存清理和CPU消耗之间取得平衡。

应用场景：短信验证码（5分钟有效）、用户会话Token（7天有效）、热点数据缓存（缓存1小时防止数据陈旧）等，都需要依赖过期策略进行自动清理。

2. 内存淘汰机制：内存不足时的“紧急疏散” 内存淘汰机制在Redis使用的内存达到配置的最大值（maxmemory）时触发。此时，为了写入新数据，必须按照既定策略淘汰一部分现有数据来释放空间，无论这些数据是否设置了过期时间。

二、内存淘汰策略详解

在 redis.conf 配置文件中，可以通过 maxmemory-policy 指令配置以下策略：

• noeviction：默认策略。不淘汰任何数据，当内存不足时，新写入操作会报错。（DEL请求和部分读操作除外）
• allkeys-lru：从所有键中，淘汰最近最少使用的键。这是最常用的策略之一。
• volatile-lru：仅从设置了过期时间的键中，淘汰最近最少使用的键。
• allkeys-random：从所有键中，随机淘汰某个键。
• volatile-random：仅从设置了过期时间的键中，随机淘汰某个键。
• volatile-ttl：仅从设置了过期时间的键中，淘汰剩余存活时间最短的键。
• allkeys-lfu (Redis 4.0+)：从所有键中，淘汰最不经常使用的键。
• volatile-lfu (Redis 4.0+)：仅从设置了过期时间的键中，淘汰最不经常使用的键。

策略选择建议：

• 如果数据重要性有差异，希望保留热点数据，推荐使用 allkeys-lru。
• 如果所有数据重要性差不多，可以使用 allkeys-random。
• 如果你能明确区分缓存数据（可丢失）和持久数据（不可丢失），可以将持久数据不设TTL，然后使用 volatile-lru 或 volatile-lfu 策略，这样只会淘汰缓存数据。
• volatile-ttl 适用于你希望尽快清理掉即将过期的数据，以更精确地控制内存的场景。

三、总结与面试回答要点

核心区别：

• 过期策略 是主动的、常规的维护机制，用于清理“到了死期”的数据。
• 内存淘汰 是被动的、应急的清理机制，用于在内存不足时决定“牺牲谁”。

二者关系： 它们协同工作，共同管理Redis的内存生命周期。过期策略通过惰性和定期删除回收空间，但如果回收速度跟不上数据写入速度，最终会触发内存淘汰机制。一个配置合理的数据库/中间件系统，两者缺一不可。

面试考察点： 这个问题考察的远不止于八股文，它背后是对缓存系统设计的深度理解：

1. 设计理解：是否理解Redis作为内存数据库，对资源（内存）进行高效管理的核心哲学。
2. 实践能力：能否根据具体业务场景（如缓存类型、数据特征）选择并配置合适的过期时间与淘汰策略。
3. 问题排查：当线上出现内存溢出或响应变慢时，能否通过分析淘汰策略和过期键数量来快速定位根因。
4. 系统思维：理解惰性删除、定期删除、淘汰策略如何形成一个完整的、分层次的内存管理体系。这在高并发、低延迟的Java后端系统设计中尤为重要。

回答思路：

1. 先清晰区分两个概念的定义和目的。
2. 详细阐述过期策略的两种实现方式及其优缺点。
3. 列举并解释主要的内存淘汰策略，并给出典型场景下的选型建议。
4. 总结二者的区别、联系及协同工作方式。
5. （进阶）可提及Redis 4.0引入的LFU算法，以及如何通过OBJECT FREQ命令查看键的访问频率。

理解一个系统如何优雅地处理自身的限制（如有限内存），往往比仅仅知道它能实现什么功能更为重要。掌握Redis的过期与淘汰机制，正是构建稳定、高效缓存层的关键一步。