Redis是一种高性能的内存数据库，它可以用作缓存、消息队列、数据结构服务器等。Redis的缓存功能可以提高应用程序的响应速度和吞吐量，但也会带来一些挑战，比如缓存清理。
缓存清理是指当Redis内存达到设定的阈值时，自动删除一些过期或不常用的键值对，以释放空间给新的数据。Redis提供了多种缓存清理策略，比如volatile-lru、volatile-ttl、volatile-random、allkeys-lru、allkeys-random等。这些策略的区别在于选择被删除键的方式和范围。
无论选择哪种策略，缓存清理都需要消耗一定的CPU资源和时间，因此需要平衡清理效率和性能损耗。一个重要的参数就是步长（step），它决定了每次清理时扫描多少个键。步长越大，扫描范围越广，清理效果越好，但也会占用更多的CPU时间；步长越小，扫描范围越窄，清理效果越差，但也会节省更多的CPU时间。
那么，如何选择一个合适的步长呢？这需要根据实际情况进行测试和调整。一般来说，可以参考以下几个方面：
1.数据量和数据分布：如果数据量很大且分布不均匀，那么可能需要设置较大的步长，以提高清理效率；如果数据量较小且分布较均匀，那么可能可以设置较小的步长，以减少性能损耗。
2.缓存命中率和过期率：如果缓存命中率很高且过期率很低，那么说明缓存利用率很高，不需要频繁地清理；如果缓存命中率很低且过期率很高，那么说明缓存利用率很低，需要及时地清理。
3.CPU负载和内存使用率：如果CPU负载很高且内存使用率很高，那么说明缓存清理对性能有较大影响，需要降低步长；如果CPU负载很低且内存使用率很低，那么说明缓存清理对性能有较小影响，可以提高步长。