Redis删除策略

一、前言

在文章开始之前，我先问大家一个问题：当我们使用指令：expire key second给一个key设置过期时间，过期时间一到，这个key对应的过期数据真的被服务器立即删除了吗？答案是并不会立即删除。知道了这个答案，就来看看Redis中如何处理过期的数据。

二、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，有三种状态： 

指令结果	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

三、时效性数据储存结构

当我们用指令设置过期数据后，数据对应的地址会放在expires空间中，存储方式是哈希，存储的value是过期时间。

四、数据删除策略

数据删除策略目标：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

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

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，会调用expireIfNeeded()函数来判断该数据是否过期： 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

3、定期删除

流程分析：

• Redis服务器启动初始化时，读取配置server.hz的值，默认为10
• 然后每秒钟执行10次serverCron()方法，该方法用来检测服务器
• serverCron()方法又会调用databasesCron()方法，该方法是用来遍历数据库的，redis默认有16个数据库，从第一个数据库开始
• databasesCron()方法又会调用activeExpireCycle()方法，该方法会对每一个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
• 如果检测到key超时，则删除key；如果一轮中删除的key的数量>W25%，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。其中W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值
• 如果activeExpireCycle()执行时间到期，下次从current_db继续向下执行
• 参数current_db用于记录activeExpireCycle() 进入哪个expires[*] 执行

• 总结：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
• 内存压力不是很大，长期占用内存的冷数据会被持续清理

五、删除策略对比

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

六、逐出算法

1、概念引入

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。

2、八种配置

检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires ）

volatile-lru	挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-lfu	挑选最近使用次数最少的数据淘汰
volatile-ttl	挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random	任意选择数据淘汰

检测全库数据（所有数据集server.db[i].dict ）

allkeys-lru	挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-lfu	挑选最近使用次数最少的数据淘汰
allkeys-random	任意选择数据淘汰

放弃数据驱逐：

no-enviction	禁止驱逐数据（redis4.0中默认策略）