Redis作为一种高性能的内存数据库，其内存管理和优化是核心竞争力的关键。本文将从源码层面深入探讨Redis服务的内存使用、清理策略以及逐出机制，帮助软件开发人员理解其底层实现原理，从而在实际开发中更好地优化和利用Redis。

一、Redis内存使用机制

Redis的所有数据都存储在内存中，其内存使用主要通过以下几个关键结构实现：

1. 数据库结构（redisDb）：每个Redis数据库实例维护一个redisDb结构，其中包含字典（dict）用于存储键值对、过期字典记录键的过期时间等。
2. 对象系统：Redis使用redisObject结构封装所有数据类型（如字符串、列表、哈希等）。每个对象包含类型、编码方式、引用计数和指向实际数据的指针。
3. 内存分配器：Redis默认使用jemalloc或libc等内存分配器来管理内存分配和回收，jemalloc的高效碎片管理是其高性能的重要原因之一。

二、内存清理策略

Redis通过多种机制实现内存的自动清理，主要包括：

1. 过期键删除：Redis采用惰性删除和定期删除相结合的策略。惰性删除在访问键时检查其是否过期；定期删除通过定时任务随机抽样检查并删除过期键。相关源码可在expire.c和db.c中查看，例如expireIfNeeded函数实现惰性删除逻辑。
2. 内存碎片整理：Redis 4.0引入了主动内存碎片整理功能（activedefrag），通过监控内存碎片率，在后台逐步整理内存碎片。相关实现位于defrag.c中，涉及键值对的移动和内存重分配。

三、内存逐出机制

当内存达到上限（由maxmemory配置指定）时，Redis会根据逐出策略（maxmemory-policy）移除部分数据以释放空间。常见策略包括：

1. LRU（最近最少使用）：Redis采用近似LRU算法，通过随机抽样选择候选键并比较其空闲时间（idle time）来决定逐出对象。源码中evict.c文件的evictionPoolPopulate函数实现了候选键的填充和选择逻辑。
2. LFU（最不经常使用）：Redis 4.0引入了LFU策略，基于访问频率进行逐出。其实现通过redisObject中的lru字段（24位）存储访问频率和最近访问时间，并采用衰减机制保证新数据有机会被保留。
3. 其他策略：如随机逐出、TTL逐出等，均在evict.c中通过freeMemoryIfNeeded函数统一处理。

四、开发实践建议

1. 合理配置maxmemory和逐出策略，根据业务特点选择LRU或LFU。
2. 监控内存使用情况，利用INFO memory命令获取内存统计信息。
3. 优化数据结构选择，例如使用哈希代替多个字符串键以减少内存开销。
4. 定期分析大键和热点键，通过redis-cli --bigkeys等工具进行排查。

通过深入理解Redis内存管理的源码实现，开发人员可以更有效地诊断内存问题，提升系统性能和稳定性。在实际项目中，结合业务场景灵活运用这些原理，将显著提升软件开发的效率和质量。