Redis内存回收

Redis之所以性能强，最主要的原因就是基于内存操作。然而单节点的Redis其内存大小不宜过大，否则会影响持久化或主从同步性能。

可以通过修改配置文件来设置Redis的最大内存：

# 格式：
# maxmemory <bytes>
# 例如：
maxmemory 1gb

当内存使用达到上限时，就无法存储更多数据了。为了解决这个问题，Redis提供了一些策略实现内存回收：

• 内存过期策略
• 内存淘汰策略

过期策略

通过expire命令给Redis的key设置TTL（存活时间）：

当key的TTL到期以后，再次访问name返回的是nil，说明这个key已经不存在了，对应的内存也得到释放。从而起到内存回收的目的。

DB结构

Redis本身是一个典型的key-value内存存储数据库，所有的key、value都保存在Dict结构中。不过在其database结构体中，有两个Dict：一个用来记录key-value；另一个用来记录key-TTL。

Redis利用两个Dict分别记录key-value对及key-ttl对知道一个key是否过期

TTL到期也不是立即删除，有以下两种策略：

• 惰性删除
• 周期删除

惰性删除

惰性删除： 顾明思议并不是在TTL到期后就立刻删除，而是在访问（增删改查）一个key的时候，检查该key的存活时间，如果已经过期才执行删除。

有一些key已过期但是这些key长时间未被访问，就不会触发惰性删除，此时周期删除就起作用了

周期删除

周期删除：顾明思议是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的key，然后执行删除。执行周期有两种：

• Redis服务初始化函数initServer()中设置定时任务，按照server.hz的频率来执行过期key清理，模式为SLOW
• Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数，执行过期key清理，模式为FAST

SLOW模式规则：

①执行频率受server.hz影响，默认为10，即每秒执行10次，每个执行周期100ms。

②执行清理耗时不超过一次执行周期的25%.默认slow模式耗时不超过25ms

③逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期

④如果没达到时间上限（25ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

FAST模式规则（过期key比例小于10%不执行 ）：

①执行频率受beforeSleep()调用频率影响，但两次FAST模式间隔不低于2ms

②执行清理耗时不超过1ms

③逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期

④如果没达到时间上限（1ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

小结

RedisKey的TTL记录方式：

• 在RedisDB中通过一个Dict记录每个Key的TTL时间

过期key的删除策略：

• 惰性清理：每次查找key时判断是否过期，如果过期则删除
• 定期清理：定期抽样部分key，判断是否过期，如果过期则删除。

定期清理的两种模式：

• SLOW模式执行频率默认为10，每次不超过25ms
• FAST模式执行频率不固定，但两次间隔不低于2ms，每次耗时不超过1ms

八种淘汰策略

redis内存已满（没有过期key要删除），仍要添加一些key，此时需要删除一些key

内存淘汰：就是当Redis内存使用达到设置的上限时，主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程。Redis会在处理客户端命令的方法processCommand()中尝试做内存淘汰：

Redis支持8种不同策略来选择要删除的key：

• noeviction： 不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认策略。
• volatile-ttl： 对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰
• allkeys-random：对全体key ，随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
• volatile-random：对设置了TTL的key ，随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选。
• allkeys-lru： 对全体key，基于LRU算法进行淘汰
• volatile-lru： 对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰
• allkeys-lfu： 对全体key，基于LFU算法进行淘汰
• volatile-lfu： 对设置了TTL的key，基于LFI算法进行淘汰

allkeys/volatile -> 所有key/待过期的key里挑选

• LRU（Least Recently Used），最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。
• LFU（Least Frequently Used），最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。

配置文件配置策略：

Redis的数据都会被封装为RedisObject结构：

LFU的访问次数之所以叫做逻辑访问次数，是因为并不是每次key被访问都计数，而是通过运算：

①生成0~1之间的随机数R

②计算 (旧次数 * lfu_log_factor + 1)，记录为P

③如果 R < P ，则计数器 + 1，且最大不超过255（八位只能存到255，因此不能存储真实访问次数，高并发场景一个key会被访问数万次）

④访问次数会随时间衰减，距离上一次访问时间每隔 lfu_decay_time 分钟，计数器 -1（上来一个key访问频率很高，使得逻辑访问次数达到了255，长时间不访问，逻辑访问次数会衰减）

淘汰策略流程图：

池子容量有限，存入池子之前（池子满了的情况下）需要判断是否小于池子中最小key，满足直接删除，一定要大于池子中某个key才能存入池子