redis是在内存中进行缓存的，我们在设置redis缓存时，可以设置下过期时间。那么在设置时间到期后redis是如何进行数据删除的。
redis清理过期数据。
定期清理 + 惰性清理
定期删除：redis数据库默认每隔100ms就会进行随机抽取一些设置过期时间的key进行检测，过期则删除。
惰性删除：定期删除还没有来得及删除，就被程序请求到的一个过期key，redis会先检测key是否，过期，如果过期则删除，不进行返回。
但是前面两种机制可能还导致一些问题就是，过期的key如果大量堆积，删除的速度太慢，内存爆满怎么办？
内存淘汰机制
1)noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
2)allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key(这个是最常用的)就是LRU算法。
3)allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key，一般没人用。
4)volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key(这个一般不太合适)
5)volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key
6)volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除
LRU算法实现
public class LRUCache extends LinkedHashMap {
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) {
super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true); // 这块就是设置一个hashmap的初始大小，同时最后一个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
CACHE_SIZE = cacheSize;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > CACHE_SIZE; // 这个意思就是说当map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据
}
}
public static void main(String[] args) {
LRUCache testCache = new LRUCache<>(3);
testCache.put(“A”, 1);
testCache.put(“B”, 2);
testCache.put(“C”, 3);
System.out.println(testCache.get(“B”));
System.out.println(testCache.get(“A”));
testCache.put(“D”, 4);
System.out.println(testCache.get(“D”));
System.out.println(testCache.get(“C”));
}
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