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Redis刪除策略
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過(guò)期數(shù)據(jù)在Redis中所有設(shè)置了TTL的數(shù)據(jù)可能不會(huì)立即刪除，Redis會(huì)將該鍵帶上過(guò)期時(shí)間存放到內(nèi)存中的一個(gè)Expires字典中。
當(dāng)執(zhí)行TTL命令后會(huì)返回其狀態(tài)
- redis 127.0.0.1:6379> TTL key
- -2: Key已經(jīng)過(guò)期、被刪除、未定義
- -1: 永久有效
- XX: XX為 key 的剩余生存時(shí)間，以秒為單位
這里的已過(guò)期數(shù)據(jù)，真的刪除了嗎?
數(shù)據(jù)刪除策略
前面說(shuō)到當(dāng)存儲(chǔ)一個(gè)key之后，這個(gè)key連同有效期被存儲(chǔ)到Expires字典中，具體什么時(shí)候刪除的呢?
通常刪除某個(gè)key，我們有如下三種處理方式：
- 定時(shí)刪除
- 惰性刪除
- 定期刪除
1. 定時(shí)刪除
創(chuàng)建一個(gè)定時(shí)器，當(dāng)key設(shè)置有過(guò)期時(shí)間，且過(guò)期時(shí)間到達(dá)時(shí)，由定時(shí)器任務(wù)立即執(zhí)行對(duì)鍵的刪除操作
優(yōu)點(diǎn)：節(jié)省內(nèi)存，到時(shí)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(wú)論此時(shí)CPU過(guò)載有多高，都會(huì)占用CPU，會(huì)影響Redis服務(wù)器的響應(yīng)時(shí)間和吞吐量
總結(jié)：用處理器性能換取內(nèi)存空間(時(shí)間換空間)
2. 惰性刪除
數(shù)據(jù)到達(dá)過(guò)期時(shí)間后，不做處理。等下次訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，
- 如果未過(guò)期，返回?cái)?shù)據(jù)
- 如果已過(guò)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(shí)才刪除
缺點(diǎn)：內(nèi)存壓力大，出現(xiàn)長(zhǎng)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(shí)間)
3. 定期刪除
定時(shí)刪除和惰性刪除都太極端了，定期刪除就是一個(gè)比較好的折中方案
周期性的輪詢(xún)Redis庫(kù)中的時(shí)效性數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)抽取的策略，利用過(guò)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(cè)頻度可以自定義
- 內(nèi)存壓力不是很大，長(zhǎng)期占用內(nèi)存的冷數(shù)據(jù)會(huì)被持續(xù)清理
總結(jié)：周期性抽查存儲(chǔ)空間(隨機(jī)抽查，重點(diǎn)抽查)
定期刪除，Redis服務(wù)器啟動(dòng)初始化時(shí)，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(duì)每個(gè)Expires[*]逐一檢測(cè)，每次執(zhí)行時(shí)間為250ms/server.hz
對(duì)某個(gè)Expires[*]檢測(cè)時(shí)，隨機(jī)挑選幾個(gè)key檢測(cè)：
- 如果key超時(shí)，刪除key
- 如果一輪中刪除key的數(shù)量>W*25%，循環(huán)該過(guò)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(duì)比
逐出算法
1. 新數(shù)據(jù)進(jìn)入檢測(cè)
當(dāng)新數(shù)據(jù)進(jìn)入Redis時(shí)，內(nèi)存不足怎么辦?
Redis使用內(nèi)存存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，在執(zhí)行每一個(gè)命令前，會(huì)調(diào)用freeMermoryIfNeeded()檢測(cè)內(nèi)存是否充足。如果內(nèi)存不滿(mǎn)足新加入的數(shù)據(jù)的最低存儲(chǔ)要求，Redis要臨時(shí)刪除一些數(shù)據(jù)為當(dāng)前指令清理存儲(chǔ)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(guò)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(huì)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(cuò)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(shuō)明：占用物理內(nèi)存的比例。默認(rèn)值是0，標(biāo)識(shí)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(gè)數(shù)
- maxmermroy-samples
- 說(shuō)明：選取待刪除的數(shù)據(jù)時(shí)，如果掃描全庫(kù)，會(huì)嚴(yán)重消耗性能，降低讀寫(xiě)性能。因?yàn)椴捎秒S機(jī)獲取數(shù)據(jù)的方式作為待檢測(cè)刪除數(shù)據(jù)
- 刪除策略
- maxmermory-policy
- 說(shuō)明：達(dá)到最大內(nèi)存后，對(duì)被挑選出來(lái)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(shí)，會(huì)根據(jù)maxmemory-policy配置來(lái)淘汰內(nèi)存數(shù)據(jù)，以避免OOM。
根據(jù)maxmemory-policy的配置項(xiàng)，執(zhí)行刪除策略時(shí)分為兩大類(lèi)：易失數(shù)據(jù)(設(shè)置過(guò)期時(shí)間的數(shù)據(jù))、永久數(shù)據(jù)。Redis默認(rèn)值為volatile-lru.
檢測(cè)易失數(shù)據(jù)(會(huì)過(guò)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(guò)期的數(shù)據(jù)淘汰
檢測(cè)全庫(kù)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(huì)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(xún)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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