Redis是一种高性能的内存数据库，它比关系型数据库拥有更快的响应·速度。它可以帮助用户实现高缓存利用率，响应时间很短，有效地提供更好的服务质量。在Redis中，用户可以通过调整不同的驱逐策略来控制数据占用内存的情况。Redis中的默认驱逐策略可以帮助用户保证服务的容量，以及稳定服务的性能和缓存数据的实用性。
Redis中的默认驱逐策略是LRU，Least Recent Used，即最少使用次数策略。这一策略是根据访问数据的时间段来进行缓存淘汰。当访问频率产生减少时，就会抛弃最少使用的缓存数据，以节省内存。这种驱逐策略可以帮助用户在有限的存储空间和有限的内存资源内，保证缓存数据的实用性。
来优化Redis的缓存空间，用户可以使用两种基本的解决方案：一是调整缓存段大小，缩小缓存段大小，减少空间占用；二是适当减少内存使用阈值。用户也可以通过查看Redis的服务日志，来定位热数据访问频次来优化缓存空间，防止热点数据因不被访问而被缓存淘汰的情况。
另外，用户还可以通过代码的方式来优化Redis的缓存空间，在Redis客户端程序中可以调用Redis的bgrewriteaof方法，进行快照存储，但由于它会阻塞服务，所以应该在较少的访问时及时调用。
“`java
public void bgrewriteaof(){
Jedis jedis = new Jedis(“localhost”);
jedis.bgrewriteaof();
jedis.close();
}
优化Redis的缓存空间是一项需要谨慎操作的挑战，需要根据商业场景来量身定制合适的驱逐策略，并确保缓存数据的实用性，同时要建立健壮的缓存维护机制，以节省内存空间及提高服务质量。
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