Redis刪除策略

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過期數(shù)據(jù)在Redis中所有設(shè)置了TTL的數(shù)據(jù)可能不會立即刪除，Redis會將該鍵帶上過期時間存放到內(nèi)存中的一個Expires字典中。

當(dāng)執(zhí)行TTL命令后會返回其狀態(tài)

 
 
 
 

  
  
  
  
redis 127.0.0.1:6379> TTL key 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
-2: Key已經(jīng)過期、被刪除、未定義 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
-1: 永久有效 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
XX: XX為 key 的剩余生存時間，以秒為單位 
 
 
 
 

這里的已過期數(shù)據(jù)，真的刪除了嗎?

數(shù)據(jù)刪除策略

前面說到當(dāng)存儲一個key之后，這個key連同有效期被存儲到Expires字典中，具體什么時候刪除的呢?

通常刪除某個key，我們有如下三種處理方式：

• 定時刪除
• 惰性刪除
• 定期刪除

1. 定時刪除

創(chuàng)建一個定時器，當(dāng)key設(shè)置有過期時間，且過期時間到達(dá)時，由定時器任務(wù)立即執(zhí)行對鍵的刪除操作

優(yōu)點(diǎn)：節(jié)省內(nèi)存，到時就刪除，快速釋放掉不必要的內(nèi)存空間

缺點(diǎn)：CPU壓力大，無論此時CPU過載有多高，都會占用CPU，會影響Redis服務(wù)器的響應(yīng)時間和吞吐量

總結(jié)：用處理器性能換取內(nèi)存空間(時間換空間)

2. 惰性刪除

數(shù)據(jù)到達(dá)過期時間后，不做處理。等下次訪問時，

• 如果未過期，返回數(shù)據(jù)
• 如果已過期，刪除并返回不存在

優(yōu)點(diǎn)：節(jié)約CPU性能，發(fā)現(xiàn)必須刪除時才刪除

缺點(diǎn)：內(nèi)存壓力大，出現(xiàn)長期占用內(nèi)存空間的數(shù)據(jù)

總結(jié)：用內(nèi)存空間換取CPU處理性能(空間換時間)

3. 定期刪除

定時刪除和惰性刪除都太極端了，定期刪除就是一個比較好的折中方案

周期性的輪詢Redis庫中的時效性數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)抽取的策略，利用過期數(shù)據(jù)占比的方式控制刪除頻度

特點(diǎn)：

• CPU占用設(shè)置有峰值，檢測頻度可以自定義
• 內(nèi)存壓力不是很大，長期占用內(nèi)存的冷數(shù)據(jù)會被持續(xù)清理

總結(jié)：周期性抽查存儲空間(隨機(jī)抽查，重點(diǎn)抽查)

定期刪除，Redis服務(wù)器啟動初始化時，讀取配置server.hz的值，默認(rèn)為10

每秒執(zhí)行server.hz次serverCorn()->databaseCorn()->activeExpireCycle()

其中activeExpireCycle()對每個Expires[*]逐一檢測，每次執(zhí)行時間為250ms/server.hz

對某個Expires[*]檢測時，隨機(jī)挑選幾個key檢測：

• 如果key超時，刪除key
• 如果一輪中刪除key的數(shù)量>W*25%，循環(huán)該過程(重點(diǎn)抽查)
• 如果一輪中刪除key的數(shù)量
• 其中W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP的屬性值

4. 刪除策略對比

逐出算法

1. 新數(shù)據(jù)進(jìn)入檢測

當(dāng)新數(shù)據(jù)進(jìn)入Redis時，內(nèi)存不足怎么辦?

Redis使用內(nèi)存存儲數(shù)據(jù)，在執(zhí)行每一個命令前，會調(diào)用freeMermoryIfNeeded()檢測內(nèi)存是否充足。如果內(nèi)存不滿足新加入的數(shù)據(jù)的最低存儲要求，Redis要臨時刪除一些數(shù)據(jù)為當(dāng)前指令清理存儲空間。清理數(shù)據(jù)的策略成為逐出算法(內(nèi)存淘汰策略)

注意：逐出數(shù)據(jù)的過程不是100%能夠清理出足夠的可使用的內(nèi)存空間，如果不成功會反復(fù)執(zhí)行。當(dāng)前所有數(shù)據(jù)嘗試執(zhí)行完畢后，如果不能達(dá)到內(nèi)存清理的要求，將出現(xiàn)錯誤信息。

 
 
 
 

  
  
  
  
(error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory' 
 
 
 
 

2. 逐出算法配置

• 最大可用內(nèi)存

 
 
 
 

  
  
  
  
maxmermory 
  
  
  
  
 說明：占用物理內(nèi)存的比例。默認(rèn)值是0，標(biāo)識不限制。生產(chǎn)上根據(jù)需要設(shè)置，一般在50%以上 
 
 
 
 

• 每次選取待刪除的個數(shù)

 
 
 
 

  
  
  
  
maxmermroy-samples 
  
  
  
  
 說明：選取待刪除的數(shù)據(jù)時，如果掃描全庫，會嚴(yán)重消耗性能，降低讀寫性能。因為采用隨機(jī)獲取數(shù)據(jù)的方式作為待檢測刪除數(shù)據(jù) 
 
 
 
 

• 刪除策略

 
 
 
 

  
  
  
  
maxmermory-policy 
  
  
  
  
 說明：達(dá)到最大內(nèi)存后，對被挑選出來的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除的策略 
 
 
 
 

3. 逐出算法

如果Redis配置了maxmemory和maxmemory-policy策略，則當(dāng)Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)達(dá)到maxmemory時，會根據(jù)maxmemory-policy配置來淘汰內(nèi)存數(shù)據(jù)，以避免OOM。

根據(jù)maxmemory-policy的配置項，執(zhí)行刪除策略時分為兩大類：易失數(shù)據(jù)(設(shè)置過期時間的數(shù)據(jù))、永久數(shù)據(jù)。Redis默認(rèn)值為volatile-lru.

檢測易失數(shù)據(jù)(會過期的數(shù)據(jù)集server.db[i].expries)

• volatile-lru：挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
• volatile-lfu：挑選最近使用次數(shù)最少的數(shù)據(jù)淘汰
• volatile-random：任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
• volatile-ttl：挑選即將過期的數(shù)據(jù)淘汰

檢測全庫數(shù)據(jù)(所有數(shù)據(jù)集server.db[i].dict)

• allkeys-lru：挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
• allkeys-lfu：挑選最近使用次數(shù)最少的數(shù)據(jù)淘汰
• allkeys-random：任意選擇數(shù)據(jù)淘汰

放棄數(shù)據(jù)淘汰

• no-enviction：禁止數(shù)據(jù)淘汰，會引發(fā)OOM(Out Of Memroy)。Redis4.0默認(rèn)策略

LRU和LFU算法示例

4. 數(shù)據(jù)逐出策略配置依據(jù)

使用info命令數(shù)據(jù)監(jiān)控信息，查詢緩存hit和miss次數(shù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需要配置逐出算法。

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文章名稱：一篇帶你了解Redis刪除策略
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