文章目录
- 一、过期数据
- 二、数据删除策略
- 2-1 定时删除
- 2-2 惰性删除
- 2-3 定期删除
- 三、内存淘汰策略
- 3-1 新数据进入检测
- 3-2 影响数据逐出的相关配置
- 3-3 八种数据逐出策略
提示：以下是本篇文章正文内容，Redis系列学习将会持续更新
一、过期数据
Redis中的数据特征： Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态。
- XX ：具有时效性的数据
- -1 ：永久有效的数据
- -2 ：已经过期的数据 或 被删除的数据 或 未定义的数据
过期的数据真的删除了吗？
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二、数据删除策略
时效性数据的存储结构：
数据删除策略的目标：
在内存占用与CPU占用之间寻找一种平衡，顾此失彼都会造成整体redis性能的下降，甚至引发服务器宕机或内存泄露。
2-1 定时删除
- 创建一个定时器，当key设置有过期时间，且过期时间到达时，由定时器任务立即执行对键的删除操作。
- 优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存占用。
- 缺点：CPU压力很大，无论CPU此时负载量多高，均占用CPU，会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量。
- 总结：用处理器性能换取存储空间（拿时间换空间）。
2-2 惰性删除
- 数据到达过期时间，不做处理。等下次访问该数据时，
先expireIfNeeded()，后get key- 如果未过期，返回数据；
- 发现已过期，删除，返回不存在。
- 优点：节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除。
- 缺点：内存压力很大，出现长期占用内存的数据。
- 总结：用存储空间换取处理器性能（拿时间换空间）。
2-3 定期删除
前两种方案都走极端，有没有折中方案？
-
Redis启动服务器初始化时，读取配置server.hz的值，默认为10
-
每秒钟执行 server.hz 次
serverCron()：每秒钟执行server.hz次淘汰策略。
databasesCron()：轮流循环所有db库。
activeExpireCycle()：每个db库中的具体删除策略实现。 -
activeExpireCycle() 对每个 expires[*] 逐一进行检测，每次执行 250ms/server.hz
- 对某个 expires[*] 检测时，随机挑选 W个key 检测
- 如果key超时，删除key
- 如果一轮中删除的key的数量 > W*25%，循环该过程
- 如果一轮中删除的key的数量 ≤ W25%，检查下一个expires[] ，0-15循环
- W = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 属性值
- 参数 current_db 用于记录 activeExpireCycle() 进入哪个 expires[*] 执行
- 如果 activeExpireCycle() 执行时间到期，下次从 current_db 继续向下执行
- 对某个 expires[*] 检测时，随机挑选 W个key 检测
定期删除：
- 周期性轮询 redis 库中的时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度。
- 特点1：CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置。
- 特点2：内存压力不是很大，长期占用内存的冷数据会被持续清理。
- 总结：周期性抽查存储空间（随机抽查，重点抽查）。
删除策略比对：
| 删除策略 | 内存 | CPU | 特点 |
|---|---|---|---|
| 定时删除 | 节约内存，无占用 | 不分时段占用CPU资源，频度高 | 拿时间换空间 |
| 惰性删除 | 内存占用严重 | 延时执行，CPU利用率高 | 拿空间换时间 |
| 定期删除 | 内存定期随机清理 | 每秒花费固定的CPU资源维护内存 | 随机抽查，重点抽查 |
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三、内存淘汰策略
3-1 新数据进入检测
当新数据进入redis时，如果内存不足怎么办？
- Redis 使用内存存储数据，在执行每一个命令前，会调用
freeMemoryIfNeeded()检测内存是否充足。如果内存不满足新加入数据的最低存储要求，redis 要临时删除一些数据为当前指令清理存储空间。清理数据的策略称为逐出算法。 - 注意：逐出数据的过程不是100%能够清理出足够的可使用的内存空间，如果不成功则反复执行。当对所有数据尝试完毕后，如果不能达到内存清理的要求，将出现错误信息。
3-2 影响数据逐出的相关配置
● 最大可使用内存
maxmemory
占用物理内存的比例，默认值为0，表示不限制。生产环境中根据需求设定，通常设置在50%以上。
● 每次选取待删除数据的个数
maxmemory-samples
选取数据时并不会全库扫描，导致严重的性能消耗，降低读写性能。因此采用随机获取数据的方式作为待检测除数据。
● 删除策略
maxmemory-policy
达到最大内存后的，对被挑选出来的数据进行删除的策略。
● 数据逐出策略配置依据
使用INFO命令输出监控信息，查询缓存 hit 和 miss 的次数，根据业务需求调优 Redis 配置。
3-3 八种数据逐出策略
- 检测易失数据（可能会过期的数据集 server.db[i].expires ）
①volatile-lru：挑选最近时间内最少使用 (距离上次使用最久) 的数据淘汰。
②volatile-lfu：挑选最近时间内使用次数最少的数据淘汰。
③volatile-ttl：挑选将要过期的数据淘汰。
④volatile-random：任意选择数据淘汰。 - 检测全库数据（所有数据集server.db[i].dict ）
⑤allkeys-lru：挑选最近时间内最少使用 (距离上次使用最久) 的数据淘汰。
⑥allkeys-lfu：挑选最近时间内使用次数最少的数据淘汰。
⑦allkeys-random：任意选择数据淘汰。 - 放弃数据驱逐
⑧no-enviction：禁止驱逐数据（redis4.0中默认策略），会引发错误OOM（Out Of Memory）。
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总结:
提示：这里对文章进行总结：
本文是对Redis的学习，认识了过期数据和3种删除策略，以及内存不足时的内存淘汰策略。之后的学习内容将持续更新！！！
