redis八种淘汰策略如下：
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。
特点：
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
1、noeviction：默认策略，不淘汰数据；大部分写命令都将返回错误（DEL等少数除外）。
2、allkeys-lru：从所有数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰。
3、volatile-lru：从设置了过期时间的数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰 。
4、allkeys-random：从所有数据中随机挑选数据淘汰。
5、volatile-random：从设置了过期时间的数据中随机挑选数据淘汰。
6、volatile-ttl：从设置了过期时间的数据中，挑选越早过期的数据进行删除。
7、allkeys-lfu：从所有数据中根据 LFU 算法挑选数据淘汰（4.0及以上版本可用）。
8、volatile-lfu：从设置了过期时间的数据中根据 LFU 算法挑选数据淘汰（4.0及以上版本可用）。
LRU算法：
LRU（Least Recently Used）最近最少使用。优先淘汰最近未被使用的数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
LRU底层结构是 hash 表 + 双向链表。hash 表用于保证查询操作的时间复杂度是O(1)，双向链表用于保证节点插入、节点删除的时间复杂度是O(1)。
单链表可以实现头部插入新节点、尾部删除旧节点的时间复杂度都是O(1)，但是对于中间节点时间复杂度是O(n)，因为对于中间节点c，我们需要将该节点c移动到头部，此时只知道他的下一个节点，要知道其上一个节点需要遍历整个链表，时间复杂度为O(n)。
LRU GET操作：如果节点存在，则将该节点移动到链表头部，并返回节点值。
LRU PUT操作：
1、节点不存在，则新增节点，并将该节点放到链表头部。
2、节点存在，则更新节点，并将该节点放到链表头部。
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