过期策略
定时删除
Redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。
惰性删除
并非是 key 到期了就会被自动删除，而是每次获取 key 时，才检査 key 是否过期，如果过期就删除。
内存淘汰策略
当 Redis 的内存空间（maxmemory 参数配置）已经用满时，Redis 将根据配置的淘汰策略（maxmemory-policy 参数配置），进行相应的动作。
- noeviction：默认策略，不淘汰任何 key，直接返回错误
- allkeys-lru：在所有的 key 中，使用 LRU 算法淘汰部分 key
- allkeys-lfu：在所有的 key 中，使用 LFU 算法淘汰部分 key（Redis 4.0 新增）
- allkeys-random：在所有的 key 中，随机淘汰部分 key
- volatile-lru：在设置了过期时间的 key 中，使用 LRU 算法淘汰部分 key
- volatile-lfu：在设置了过期时间的 key 中，使用 LFU 算法淘汰部分 key（Redis 4.0 新增）
- volatile-random：在设置了过期时间的 key 中，随机淘汰部分 key
- volatile-ttl：在设置了过期时间的 key 中，挑选 TTL（time to live，剩余时间）短的 key 淘汰
LRU：淘汰最长时间没有被使用的 LFU：淘汰一段时间内，使用次数最少的
手动实现一个 LRU 算法
原理
将原先的 key-val 再次封装成一个 node。让整体形成一个双链表。然后维护头结点和尾节点，以及一个阈值。 当一个 key 被查询的时候，就将这个 key 从原来的地方删除，然后再次插入到尾节点处。 如果在添加 key 的时候，发现内存达到了阈值，那么就删除头结点的 key。（因为最近调用的节点都重新插入链尾了，在链头结点的就是最近最少使用的 key） 这样就保证了每次淘汰都是最旧的数据。而热点数据可以长时间存在。
public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
private final int CACHE_SIZE;
//这里就是传递进来最多能缓存多少数据
public LRUCache(int cacheSize) {
//设置一个hashmap 的初始大小，最后一个true指的是让linkedhashmap
//按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头，最老访问的就在尾
super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);
CACHE_SIZE = cacheSize;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
//当map中的数据量大于指定的缓存个数的时，自动删除最老的数据
return size() > CACHE_SIZE;
}
} 
参考链接
Info