Redis过期删除策略

🙎‍♂️面试官：如何设置key的过期时间？

🙋‍♂答：

expire <key> <n> 
// 设置 key 在 n 秒后过期，比如 expire key 100 表示设置 key 在 100 秒后过期
set <key> <value> ex <n> 
// 设置键值对的时候，同时指定过期时间（精确到秒）
TTL <key>
// 查看过期时间
PERSIST <key>
// 取消过期时间

🙎‍♂️面试官：什么是Redis过期删除策略？

🙋‍♂答：

过期删除策略就是删除过期键值对采用的方法。Redis采用惰性删除 + 定期删除两种策略。

• 惰性删除：就是在每次访问key的时候，都先对key的过期时间进行检查。
  如果过期，就删除，返回null给客户端；没有过期就正常返回。
• 定期删除：会每隔10S 检查一次数据库，先从过期字典中随机抽取20个key，检查这20个key是否过期。
  如果key的过期数量大于25%，继续重复进行检查；反之停止继续删除。

🙎‍♂️面试官：过期的key存放到哪里/如何判断key是否过期？

🙋‍♂答：

Redis中有一个过期字典，来保存有过期时间的key。所以在查找key时会先查找字典。
过期字典是一个哈希表，查找key的时间复杂度是O(1)。

查询key时，如果key在过期字典中，会将过期的时间与系统时间进行比较，如果比系统时间大，那就没有过期，否则判断已经过期。

• 过期字典的 key 是一个指针，指向某个键对象；
• 过期字典的 value 是一个 long long 类型的整数，这个整数保存了 key 的过期时间；

🙎‍♂️面试官：Redis具体是怎样实现过期删除策略的？

🙋‍♂答：

定期删除策略中：

• 定期删除时间在redis.conf中进行配置，hz默认就是10s。
• 随机抽查数量为20个key，是写死在代码里的。

内存淘汰策略

🙎‍♂️面试官：为什么有过期删除策略还要有内存淘汰机制？

🙋‍♂答：

不论是定期删除策略还是惰性删除机制，都不是一种完全精准的删除，还是会存在key没有被删除的场景，所以需要内存淘汰机制。

当Redis的运行内存超过了我们设置的阈值，就会触发内存淘汰机制。

🙎‍♂️面试官：常见的内存淘汰策略有几种？

🙋‍♂答：

Redis的内存淘汰机制有八种。

在进行数据淘汰的策略中，分为两种类型：

• 在设置了过期时间的数据中进行淘汰：
  • volatile【短暂】-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值；
  • volatile-ttl（Time-To-Live）：优先淘汰更早过期的键值；
  • volatile-lru（Least recently used，最近最少使用）（Redis3.0 之前，默认的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，优先淘汰最久未用的键值；
  • volatile-lfu（Least Frequently Used，最近最不常用）（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，优先淘汰最近最不常用的键值；
• 在所有数据范围内进行淘汰：
  • allkeys-random：随机淘汰任意键值;
  • allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未用的键值；
  • allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰整个键值中最不常用的键值。

noeviction（不进行驱逐）（Redis3.0之后，默认的内存淘汰策略） ：表示不进行内存淘汰，而是不提供服务。直接返回错误。

🙎‍♂️面试官：Redis中，LRU 算法和 LFU 算法有什么区别？

🙋‍♂答：

传统 LRU 算法使用链表实现，链表中的元素按照操作顺序从前往后排列，最新操作的键会被移动到表头，当需要内存淘汰时，删除的链表尾部元素就代表最久未被使用的元素。

但是Redis 并没有使用这样的方式实现 LRU 算法，因为传统的 LRU 算法存在两个问题：

• 用链表管理Redis中的缓存数据，会有空间开销。
• 当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到头端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能。

Redis中的实现如下，LRU（最近最少使用）算法根据时间淘汰，LFU（最近最不常用）算法根据使用次数淘汰。

• 在 LRU 算法中，Redis 对象头的 24 bits 的 lru 字段是用来记录 key 的访问时间戳，因此在 LRU 模式下，Redis可以根据对象头中的 lru 字段记录的值，来比较最后一次 key 的访问时间戳，从而淘汰最久未被使用的 key。
  • Redis 实现的 LRU 算法的优点：
    • 不用为所有的数据维护一个大链表，节省了空间占用；
    • 不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能；

但是 LRU 算法有一个问题，无法解决缓存污染问题，比如应用一次读取了大量的数据，而这些数据只会被读取这一次，那么这些数据会留存在 Redis 缓存中很长一段时间，造成缓存污染。LFU 内存淘汰算法是 Redis 4.0 之后新增内存淘汰策略，用来解决 LRU 算法的问题。

LFU 全称是 Least Frequently Used 翻译为最近最不常用的，LFU 算法是根据数据访问次数来淘汰数据的，它的核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。

所以， LFU 算法会记录每个数据的访问次数。当一个数据被再次访问时，就会增加该数据的访问次数。这样就解决了偶尔被访问一次之后，数据留存在缓存中很长一段时间的问题，相比于 LRU 算法也更合理一些。

• 在 LFU 算法中，Redis对象头的 24 bits 的 lru 字段被分成两段来存储，高 16bit 存储 ldt(Last Decrement Time)，低 8bit 存储 logc(Logistic Counter)。
  • ldt 是用来记录 key 的访问时间戳；
  • logc 是用来记录 key 的访问频次，它的值越小表示使用频率越低，越容易淘汰，每个新加入的 key 的logc 初始值为 5。logc 并不是单纯的访问次数，而是访问频次（访问频率），因为 logc 会随时间推移而衰减的。