深入理解Redis之value清除机制
Redis作为一款高性能的键值存储数据库，以其快速的读写能力和丰富的数据类型而备受好评。然而，由于Redis内存存储的限制，如果存储的键值对数据过多，会导致Redis内存不足的问题。为了解决这一问题，Redis提供了多种缓存清除机制来释放内存，其中之一就是value清除机制。
value清除机制是指在Redis的数据一部分使用了VM机制进行内存的分页管理，把内存分为多个不同大小的页。值大于一个设定的阈值的value对象，会被分配到一个独立的分页中，并且这个分页会被标示为不可马上立即清除的状态，Redis在后续内存不足的情况下，会根据不同的清除策略来进行分页的清除。
Redis的value清除机制通过给value对象打标志位的方式，标明分配该对象的VM分页并不能被马上清除，只有当清除策略被启动后，Redis才会开始对应分页的清除工作。Redis提供了两种清除策略：volatile-lru和allkeys-lru。
volatile-lru策略是说Redis只有在内存不足的情况下，才会清除设置了过期时间的对象或者随机设置的清除时间的对象，这样就保障了Redis中可用的内存来存储新的键值对数据。
allkeys-lru策略则是对整个数据集进行清除，即使数据没有设置过期时间。
其中，volatile-lru和allkeys-lru策略最终都是由lru算法来实现的，即Least Recently Used（最近最少使用）算法，通过统计object的使用次数及最后一次使用的时间来进行排序，然后按照顺序清除较老的object。
下面是一个简单的Redis清除机制的示例，请先确保安装Redis环境，并利用Redis的Python驱动redis-py来演示value清除机制的使用。
Python代码片段中，我们首先导入redis库和random库，然后设定Redis的ip地址和端口号，同时生成20,0000个键值对数据，其中value的大小在10到50之间，等概率生成。
“`python
import redis
import random
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)
for i in range(200000):
key = ‘key{}’.format(i)
value = random.choice([str(random.random())[7:12]*random.randint(10, 50)])
r.set(key, value)
接着，我们模拟对象变为冷对象的过程，即一些value对象十分老旧，并且不再被有效使用，通过遍历键值对数据将其设置为过期时间为30秒的冷对象，等待Redis清除策略的启动。
```python
for i in range(0, 200000, 2):
key = 'key{}'.format(i)
r.expire(key, 30)
我们可以手动启动Redis的清除策略，并查看清除的个数以及剩余的键值对数据。
“`python
print(r.info()[‘evicted_keys’])
print(r.info()[‘db0’][‘keys’])
综上所述，Redis的value清除机制是Redis提供的重要缓存清除机制之一，结合lru算法实现了快速的清除过时的value对象。对于用户来说，需要理解两种清除策略的区别，并且可以结合实际使用场景进行选择，从而提高Redis的性能和空间利用率。
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