Redis刪除策略的三種方法及逐出演算法實例分析

一、前言

在文章開始之前，我先問大家一個問題：當我們使用指令：expire key second給一個key設定過期時間，過期時間一到，這個key對應的過期資料真的被伺服器立即刪除了嗎？答案是並不會立即刪除。知道了這個答案，就來看看Redis中如何處理過期的數據。

二、Redis中的資料特徵

Redis是一種記憶體級資料庫，所有資料都存放在記憶體中，記憶體中的資料可以透過TTL指令取得其狀態，有三種狀態： 

##XX具有時效性的資料-1永久有效的資料##-2

三、時效性資料儲存結構

當我們用指令設定過期資料後，資料對應的位址會放在expires空間中，儲存方式是哈希，儲存的value是過期時間。

四、資料刪除策略

資料刪除策略目標：在記憶體佔用與CPU佔用之間尋找一種平衡，顧此失彼都會造成整體redis效能的下降，甚至引發伺服器宕機或記憶體外洩

1、定時刪除

• #創建一個定時器，當key設定有過期時間，且過期時間到達時，由定時器任務立即執行對鍵的刪除操作

• 優點：節約內存，到時就刪除，快速釋放不必要的內存佔用

• 缺點：CPU壓力很大，無論CPU此時負載量多高，均佔用CPU，會影響redis伺服器回應時間與指令吞吐量

2、惰性刪除

• 資料到達過期時間，不做處理。等下次存取該數據時，會呼叫expireIfNeeded()函數來判斷該數據是否過期： 如果未過期，返回數據，發現已過期，刪除，返回不存在

• #優點：節約CPU效能，發現必須刪除的時候才刪除

• #缺點：記憶體壓力很大，出現長期佔用記憶體的資料

3、定期刪除

##流程分析：

• Redis伺服器啟動初始化時，讀取配置server.hz的值，預設為10

• 然後每秒鐘執行10次

  serverCron()方法，該方法用來偵測伺服器

• serverCron()方法又會呼叫databasesCron( )方法，該方法是用來遍歷資料庫的，redis預設有16個資料庫，從第一個資料庫開始

• ##databasesCron()

  方法又會呼叫activeExpireCycle()方法，該方法會對每一個expires[*]逐一進行偵測，每次執行250ms/server.hz；對某個expires [*]偵測時，隨機挑選W個key偵測

如果偵測到key逾時，則刪除key；如果一輪中刪除的key的數量>W25% ，循環該過程；如果一輪中刪除的key的數量≤W25%，檢查下一個
• expires[*]

  ，0-15循環。其中W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP屬性值

如果activeExpireCycle()執行時間到期，下次再從current_db繼續向下執行
參數current_db用於記錄activeExpireCycle() 進入哪個expires[*] 執行

• 總結：

  週期性輪詢redis庫中的時效性數據，採用隨機抽取的策略，利用過期數據佔比的方式控制刪除頻度

內存壓力不是很大，長期佔用內存的冷數據會被持續清理
五、刪除策略對比

指示結果	#狀態
已經過期的資料 或被刪除的資料或未定義的資料

定時刪除惰性刪除#會定期刪除##記憶體定期隨機清理每秒花費固定的CPU資源維護記憶體隨機抽查，重點抽查

六、逐出演算法

1、概念引入

當新資料進入redis時，如果記憶體不足怎麼辦？ Redis使用記憶體儲存數據，在執行每個指令前，會呼叫freeMemoryIfNeeded()偵測記憶體是否足夠。如果記憶體不符合新加入資料的最低儲存需求，redis要暫時刪除一些資料為目前指令清理儲存空間。清理資料的策略稱為逐出演算法。

注意：逐出資料的過程不是100%能夠清理出足夠的可使用的記憶體空間，如果不成功則反覆執行。當所有資料都嘗試完畢後，如果無法達到記憶體清理的要求，將出現錯誤訊息。

2、八種配置

偵測易失資料（可能會過期的資料集server.db[i].expires )

節約內存，無佔用	不分時段佔用CPU資源，頻度高	拿時間換空間
#記憶體佔用嚴重	延時執行，CPU利用率高	拿空間換時間

volatile-lru	挑選最近最少使用的資料淘汰
volatile-lfu	挑選最近使用次數最少的資料淘汰
volatile-ttl	挑選將要過期的資料淘汰
volatile-random	任意選擇資料淘汰

#偵測全庫資料（所有資料集server.db[i].dict )

allkeys-lru	挑選最近最少使用的資料淘汰
allkeys-lfu	挑選最近使用次數最少的資料淘汰
allkeys-random	任意選擇資料淘汰

放棄資料驅逐：

no-enviction	禁止驅逐資料（redis4.0中預設策略）

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