redis内存数据数据集大小升到一定大的时候，就会实行数据淘汰策略（回收策略）。
1，volatile-lru：从已设置过期时间的哈希表(server.db[i].expires)中随机挑选多个key,然后在选到的key中用lru算法淘汰最近最少使用的数据
2，allkey-lru：从所有key的哈希表（server.db[i].dict）中随机挑选多个key,然后再选到的key中利用lru算法淘汰最近最少使用的数据
3，volatile-ttl：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires)中随机挑选多个key,然后在选到的key中选择过期时间最小的数据淘汰掉。
4，volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉。
5，allkey-random：从所有的key的哈希表（server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰
6，no-eviction（驱逐）：内存达到上限，不淘汰数据。
redis确认驱逐某个键值对后，会删除这个数据，并将这个数据变更消息发布到本地（AOF持久化）和从机（主从连接）。
LRU数据淘汰机制是这样的：在数据集中随机挑选几个键值对，去除其中最近最少使用的键值对淘汰。所以Redis并不是保证取得所有数据集中最少最少使用的键值对，而只是在随机挑选的几个键值对中。
TTL数据淘汰机制：从国企时间redisDB.expires表中随机挑选几个键值对，取出其中最快过期的键值对淘汰。所以Redis并不保证取得所有过期时间表中最快过期的键值对，而是随机挑选的几个键值对中。
无论是什么机制，都是从所有的键值对中挑选合适的淘汰。
在哪里开始淘汰数据：
Redis服务器每执行一次命令的时候，会检测使用的内存是否超额。如果超额，即进行数据淘汰。
int freeMemoryIfNeeded(void) {
/**
* noeviction 不淘汰数据，什么都不做
*/
if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_NO_EVICTION)
return C_ERR;
while (mem_freed < mem_tofree) {
int j, k, keys_freed = 0;
for (j = 0; j < server.dbnum; j++) {
/**
* 选择操作的哈希表，Redis另外维护着一个保存过期时间的key=>expire关联的哈希表
*/
if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU ||
server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM)
{
dict = server.db[j].dict;
} else {
dict = server.db[j].expires;
}
/**
* 分支一：全局哈希表随机或者过期时间哈希表中，随机淘汰一个key
*/
if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM ||
server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_RANDOM)
{
de = dictGetRandomKey(dict);
bestkey = dictGetKey(de);
}
/**
* 分支二：全局哈希表随机或者过期时间哈希表中，随机采样多个数据，再运用lru算法挑选一个淘汰
*/
else if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU ||
server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_LRU)
{
/* 样本集 */
struct evictionPoolEntry *pool = db->eviction_pool;
while(bestkey == NULL) {
/*
* 采样，更新和维护样本集；
* 样本集开始是空的，每次操作完并不会清空样本集；
* 而且每次采样，都会采集多个数据，同时和样本集中已有的数据进行比较，新增或者更新样本集；
*/
evictionPoolPopulate(dict, db->dict, db->eviction_pool);
/**
* 开始对样本集使用lru算法，淘汰样本集中访问时间最晚的key
*/
for (k = MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-1; k >= 0; k--) {
if (pool[k].key == NULL) continue;
de = dictFind(dict,pool[k].key);
/* 把选取到的key从样本集中移除 */
sdsfree(pool[k].key);
memmove(pool+k,pool+k+1,
sizeof(pool[0])*(MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-k-1));
pool[MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-1].key = NULL;
pool[MAXMEMORY_EVICTION_POOL_SIZE-1].idle = 0;
/* pool样本集内的key，只是样本，不一定和db内保持一致，也不必，可能在db中已经被删除的，所以要作判断 */
if (de) {
bestkey = dictGetKey(de);
break;
} else {
/* Ghost... */
continue;
}
}
}
}
/**
* 分支三：在设置了过期时间的哈希表里面随机选择多个key，在挑选到的key中选择过期时间最小的一个淘汰掉
*/
else if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_TTL) {
for (k = 0; k < server.maxmemory_samples; k++) {
sds thiskey;
long thisval;
de = dictGetRandomKey(dict);
thiskey = dictGetKey(de);
thisval = (long) dictGetVal(de);
if (bestkey == NULL || thisval < bestval) {
bestkey = thiskey;
bestval = thisval;
}
}
}
if (bestkey) {
long long delta;
robj *keyobj = createStringObject(bestkey,sdslen(bestkey));
// 命令扩散，把删除key的命令同步到所有从库slave
propagateExpire(db,keyobj);
// 删除key
dbDelete(db,keyobj);
}
}
}
return C_OK;
}
