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Redis旧缓存怎么自动清理，性能和体验能不能更顺畅点？

凤伟才
问答
2026-01-14 23:25:01
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关于Redis旧缓存自动清理以及如何让性能和体验更顺畅，这确实是使用Redis时一个非常核心且实际的问题，我们不需要太复杂的理论,就直接说怎么干和为什么这么干。

Redis旧缓存是如何自动清理的？

Redis本身就像一个内存里的临时仓库，空间总是有限的，当新东西要进来，但仓库又满了的时候，就得扔掉一些旧东西腾地方，这个“扔东西”的策略，就是Redis的内存淘汰策略，你可以在Redis的配置文件（redis.conf）里用 maxmemory-policy 这个指令来设定它。

这些策略主要分两大类：

针对设置了过期时间的键（key）：
- volatile-lru：从那些设置了过期时间的键中，挑最近最少使用的（最久没被碰过的）淘汰,这是最常用的策略之一。
- volatile-ttl：从那些设置了过期时间的键中，挑剩余寿命最短的（马上要过期的）淘汰。
- volatile-random：从设置了过期时间的键中,随机挑一个淘汰。
- volatile-lfu：从设置了过期时间的键中，挑最不经常使用的（访问频率最低的）淘汰。（这个是从Redis 4.0版本开始有的）
针对所有键（不管有没有设过期时间）：
- allkeys-lru：从所有键中，挑最近最少使用的淘汰，如果你的应用有些关键数据是永久有效的,用这个要小心。
- allkeys-random：从所有键中,随机挑一个淘汰。
- allkeys-lfu：从所有键中，挑最不经常使用的淘汰。（Redis 4.0+）
- noeviction：不淘汰任何键，当内存不够时，新写入的操作会报错，这适用于你绝对不允许丢失任何数据的场景,但通常生产环境不会这么设。

怎么选？ 根据Antirez（Redis创始人）在博客和讨论中的建议，以及社区的普遍实践（信息来源：Redis官方文档及社区最佳实践讨论）：

如果你的应用里，大部分数据都设置了合理的过期时间，那么用 volatile-lru 通常是个安全又高效的选择。
如果你无法准确预测哪些数据应该永久保存，希望系统自己能智能管理，allkeys-lru 更省心。
volatile-ttl 在你希望缓存能像定时刷新一样工作时比较有用。
强烈不建议使用 noeviction,除非你知道后果。

自动清理的核心就是为你Redis实例设置一个合适的内存上限（maxmemory），并配置一个符合你业务逻辑的淘汰策略。

Redis旧缓存怎么自动清理，性能和体验能不能更顺畅点？

怎么让性能和体验更顺畅点？

光有自动清理还不够，目标是既快又稳，用户体验好,以下几点很关键：

给缓存设置一个合理的过期时间（TTL），并且尽量分散开。 这是最重要的一条，不要把所有缓存的过期时间都设成一样的，比如都设1小时，想象一下，每小时整点，大量缓存同时失效，这时所有请求都直接打到后端数据库上，数据库瞬间压力巨大，可能导致服务卡顿甚至崩溃，这就是“缓存雪崩”。 怎么办？ 在设置过期时间时，加一个随机数，基础过期时间是1小时，那么实际TTL可以设为 3600 + random(0, 300) 秒，这样过期时间就分散在1小时到1小时5分钟之间，压力就平摊开了。（信息来源：广泛存在于各类技术博客和架构经验分享,如大型互联网公司的技术实践总结）
避免使用耗时长的命令，特别是KEYS命令。 KEYS * 这个命令会遍历整个Redis的所有键，如果键非常多，这个命令会直接阻塞住Redis，导致其他所有请求都卡住，体验极差。 怎么办？ 如果你需要查找键，使用 SCAN 命令来代替。SCAN 是分批次的、非阻塞的，虽然慢一点,但不会影响正常服务。
利用Redis的持久化机制保证数据安全，但要平衡性能。 Redis可以把内存数据写到硬盘上（持久化），防止重启后数据全丢,主要有两种方式：
- RDB：在特定时间点给内存拍个快照，恢复数据快,但可能会丢失最后一次快照之后的数据。
- AOF：记录每一次写操作命令，数据安全度高，最多丢一秒的数据（可配置），但文件会越来越大，恢复速度慢。 怎么更顺畅？ 通常建议同时开启RDB和AOF，用RDB做定期冷备，用AOF保证数据安全，可以调整AOF的重写条件（auto-aof-rewrite-percentage 和 auto-aof-rewrite-min-size），避免在业务高峰时段触发AOF重写（一个消耗资源的操作）。
使用连接池。 频繁地创建和关闭连接到Redis是很耗时的，使用连接池，预先建立好一些连接放在那里，需要用的时候直接拿，用完了放回去，能极大提升效率,降低延迟。
考虑使用更高效的数据结构。 Redis不只是简单的Key-Value存储，如果你要存一个用户的个人信息，不要用多个独立的Key（user:1001:name, user:1001:age），而是用一个Hash结构（key是 user:1001，field是name, age等），这样网络传输次数更少，更节省内存,也更快。
监控和预警。 你不能等到服务出问题了才发现，要用监控工具（比如Redis自带的INFO命令，或者Grafana+Prometheus等）持续监控Redis的关键指标：内存使用率、连接数、命中率（keyspace_hits / (keyspace_hits + keyspace_misses)）、延迟等，设置预警阈值，比如内存使用超过80%就发告警,让你有机会在问题发生前主动干预。