如果不断地将数据写入redis，然而redis的内存是有限的，每个redis实例最大一般也就是设置给10G。
那如果不断地写入数据，当数据写入的量超过了redis能承受的范围之后，该怎么玩儿呢？？？
redis是会在数据量超过一个最大的限度之后，就会将数据进行清理，从内存中清理掉一些数据。
只有清理掉一些数据之后，才能将新的数据写入内存中。
LRU算法概述
redis默认情况下使用LRU策略的，因为内存是有限的，但是如果不断地往redis里面写入数据，那肯定是没法将所有的数据存放在内存的。
所以redis默认情况下，当内存中写入的数据很满之后，就会使用LRU算法清理掉内存部分中的数据，腾出一些空间来，然后让新的数据写入redis缓存中。
LRU：Least Recently Used：最近最少使用算法
将最近一段时间内，最少使用的一些数据，给干掉。比如说有一个key，在最近1个小时内，只被访问了一次; 还有一个key在最近1个小时内，被访问了1万次。
这个时候比如你要将部分数据给清理掉，你会选择清理哪些数据啊？肯定是那个在最近小时内被访问了1万次的数据。
缓存清理设置
redis.conf配置文件设置。
maxmemory：设置redis用来存放数据的最大的内存大小，一旦超出这个内存大小之后，就会立即使用LRU算法清理掉部分数据。
如果用LRU，那么就是将最近最少使用的数据从缓存中清除出去。
对于64 bit的机器，如果maxmemory设置为0，那么就默认不限制内存的使用，直到耗尽机器中所有的内存为止; 但是对于32 bit的机器，有一个隐式的闲置就是3GB。
maxmemory-policy，可以设置内存达到最大闲置后，采取什么策略来处理。
noeviction: 如果内存使用达到了maxmemory，client还要继续写入数据，那么就直接报错给客户端；- allkeys-lru: 就是我们常说的LRU算法，移除掉最近最少使用的那些keys对应的数据；
- volatile-lru: 也是采取LRU算法，但是仅仅针对那些设置了指定存活时间（TTL）的key才会清理掉；
- allkeys-random: 随机选择一些key来删除掉；
- volatile-random: 随机选择一些设置了TTL的key来删除掉；
- volatile-ttl: 移除掉部分keys，选择那些TTL时间比较短的keys；
在redis里面，写入key-value对的时候，是可以设置TTL，存活时间，比如你设置了60s，那么一个key-value对，在60s之后就会自动被删除。
redis的使用，各种数据结构，list，set，等等
redis，给了这么多种乱七八糟的缓存清理的算法，其实真正常用的可能也就那么一两种，allkeys-lru是最常用的。
缓存清理的流程
- 客户端执行数据写入操作；
- redis server接收到写入操作之后，检查maxmemory的限制，如果超过了限制，那么就根据对应的policy清理掉部分数据；
- 写入操作完成执行；
redis的LRU近似算法
科普一个相对来说稍微高级一丢丢的知识点。
redis采取的是LRU近似算法，也就是对keys进行采样，然后在采样结果中进行数据清理
redis 3.0开始，在LRU近似算法中引入了pool机制，表现可以跟真正的LRU算法相当，但是还是有所差距的，不过这样可以减少内存的消耗
redis LRU算法，是采样之后再做LRU清理的，跟真正的、传统、全量的LRU算法是不太一样的
maxmemory-samples，比如5，可以设置采样的大小，如果设置为10，那么效果会更好，不过也会耗费更多的CPU资源