Redis 記憶體不夠用怎麼辦？瞭解 LRU、LFU 與快取淘汰策略

「記憶體有限，該留下誰、捨棄誰？」
快取系統的本質，就是一場資料的生存競爭。

在系統開發中，我們經常使用 Redis 作為快取層，以加速資料存取、減少資料庫壓力。但你是否曾思考過：當 Redis 記憶體爆滿時，該怎麼辦？新的資料進不來，又該移除哪些？

這時就必須仰賴 Redis 的淘汰策略（Eviction Policy）。本文將從 Redis 快取運作的核心出發，深入介紹兩大常見策略 LRU（Least Recently Used） 和 LFU（Least Frequently Used），並彙整 Redis 所支援的所有淘汰策略，幫助你依據系統需求做出最佳選擇。

為什麼 Redis 需要淘汰策略？

Redis 將所有資料存放在記憶體中，速度雖然極快，但記憶體空間卻是有限的。當資料量不斷累積，超過透過 maxmemory 所設定的記憶體上限後，新的資料就無法再寫入。

這時就需要 Redis 啟動淘汰策略，自動釋放記憶體空間。透過設定 maxmemory-policy，Redis 能根據不同的邏輯判斷哪些資料應該保留、哪些資料可以移除。

LRU：最近最少使用，優先淘汰

LRU（Least Recently Used） 是最常見的快取淘汰策略之一，其核心邏輯簡單直觀：如果某筆資料很久沒有被使用，代表它的價值可能較低，當空間不足時可以優先移除。

適用情境

• 資料具有時間性熱度，例如使用者最近查詢、即時熱搜、熱門新聞等。
• 快取內容短期內可能重複存取。

Redis 的實作方式

Redis 採用近似 LRU（Approximate LRU） 演算法，以提升效能：

• 每個 key 都記錄最近一次被存取的時間。
• 記憶體達上限時，Redis 隨機抽樣幾個 key（預設 5 個），從中選出最久未被使用的淘汰。

這種方法不需要維護完整的 LRU 鏈結結構，效能與命中率之間達到不錯的平衡。

LFU：使用次數最少，優先淘汰

LFU（Least Frequently Used） 著重於資料的「存取次數」而非「最近存取時間」。即使某些資料近期未被使用，只要曾經經常被查詢，就會被保留下來。

適用情境

• 資料具有長期熱門性，例如 API 回應快取、熱門商品、用戶設定等。
• 希望快取能根據資料的整體價值決定是否保留。

Redis 的實作方式

Redis 自 4.0 起支援 LFU，並設計了一套結合「計數」與「衰減」的高效機制：

• 每個 key 維護一個頻率計數器 freq。
• 每次存取時，不是直接 +1，而是透過機率增量方式調整計數，避免極端資料壟斷空間。
• Redis 定期讓計數自然衰減，讓過時的熱門資料逐漸退出舞台。

這讓 LFU 策略既能保留高頻資料，又能避免快取老化。

Redis 支援的所有淘汰策略總覽

除了 LRU 與 LFU，Redis 還提供了多種彈性策略，針對不同場景進行優化選擇：

策略名稱	說明
noeviction	預設策略。不進行淘汰，記憶體滿時回傳錯誤。
allkeys-lru	所有 key 均使用 LRU 策略進行淘汰。
volatile-lru	僅針對設有 TTL 的 key 使用 LRU。
allkeys-lfu	所有 key 均使用 LFU 策略。
volatile-lfu	僅淘汰設有 TTL 的 key，依據使用頻率。
allkeys-random	隨機淘汰任意 key，不考慮使用狀況。
volatile-random	隨機淘汰設有 TTL 的 key。
volatile-ttl	淘汰 TTL 剩餘時間最短的 key。

設定範例：

# 設定最大記憶體為 512MB
CONFIG SET maxmemory 512mb

# 設定淘汰策略為 LFU
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lfu

LRU、LFU 或其他策略該怎麼選？

策略	淘汰依據	適合場景
allkeys-lru	最近最少被使用	熱門內容快速輪替、即時查詢
allkeys-lfu	使用次數最少	穩定熱門內容、避免快取污染
volatile-lru	設有 TTL 的 key + LRU	混合快取與常駐資料
volatile-ttl	TTL 最短的 key	控制資料生命週期、可預期過期行為
allkeys-random	隨機	資料價值不明確，或進行測試用途
noeviction	不淘汰	Redis 作為資料庫使用，需嚴格監控記憶體

快取效果觀察方式：使用 INFO stats

Redis 提供即時統計資訊，方便開發者了解快取命中與淘汰情況：

INFO stats

範例輸出：

keyspace_hits:45678
keyspace_misses:1234
evicted_keys:89

說明：

• keyspace_hits：快取命中的次數
• keyspace_misses：未命中的次數
• evicted_keys：因記憶體限制被淘汰的 key 數量

也可以搭配 MEMORY STATS 或 MONITOR 進一步觀察系統表現與空間使用效率。

快取策略選用建議

1. 資料為短期熱點 → 建議使用 allkeys-lru
2. 資料具有長期使用價值 → 適合選擇 allkeys-lfu
3. 快取與常駐資料並存，部分有 TTL → 建議採用 volatile-lru 或 volatile-lfu
4. 需要精確控制資料壽命 → 可考慮使用 volatile-ttl
5. Redis 作為主要資料庫（非快取） → 使用 noeviction，並務必搭配記憶體監控

結語：選對策略，才能發揮快取真正價值

Redis 快取策略的重點不在於「放多少資料進來」，而是「放誰進來、讓誰出去」。

LRU 反映短期熱度、LFU 保留高價值資料，其它策略則提供更細膩的選擇彈性。唯有深刻理解每一種淘汰策略的運作邏輯，才能打造出真正高效、穩定的快取系統。

記憶體有限，策略得當，快取才能發揮最大效益。