缓存优化|算法机制 研究Redis缓存清除算法的路径及redis缓存清除策略

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1. 缓存优化 🚀

   

   • 热点数据预加载
   • 内存碎片整理
   • 冷热数据分离
   • 多级缓存架构（本地+分布式）

2. 算法机制 ⚙️

   • LRU（最近最少使用）📉
   • LFU（最不经常使用）📊
   • FIFO（先进先出）🔄
   • Random（随机淘汰）🎲
   • TTL（基于过期时间）⏳

3. Redis缓存清除策略 🧹

   

   • volatile-lru：仅对过期键LRU淘汰
   • allkeys-lru：全局LRU淘汰
   • volatile-ttl：优先清除剩余时间短的键
   • noeviction：禁止驱逐（默认策略）🚫

4. 研究路径 🔬

   • 源码分析（redis.c驱逐逻辑）
   • 基准测试（不同策略QPS对比）📈
   • 场景适配（电商/社交等业务需求）🛒💬

5. 扩展方向 🌟

   

   • 机器学习预测缓存命中（如Facebook的Adaptive Replacement Cache）🤖
   • 持久化与缓存清除的权衡（AOF/RDB影响）💾

📅 信息参考时效：2025-08行业实践与学术研究综述。