一篇帶你了解Redis刪除策略
Redis刪除策略
過期數據在Redis中所有設置了TTL的數據可能不會立即刪除，Redis會將該鍵帶上過期時間存放到內存中的一個Expires字典中。
當執行TTL命令后會返回其狀態
- redis 127.0.0.1:6379> TTL key
- -2: Key已經過期、被刪除、未定義
- -1: 永久有效
- XX: XX為 key 的剩余生存時間，以秒為單位
這里的已過期數據，真的刪除了嗎?
數據刪除策略
前面說到當存儲一個key之后，這個key連同有效期被存儲到Expires字典中，具體什么時候刪除的呢?
通常刪除某個key，我們有如下三種處理方式：
- 定時刪除
- 惰性刪除
- 定期刪除
1. 定時刪除
創建一個定時器，當key設置有過期時間，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：節省內存，到時就刪除，快速釋放掉不必要的內存空間
缺點：CPU壓力大，無論此時CPU過載有多高，都會占用CPU，會影響Redis服務器的響應時間和吞吐量
總結：用處理器性能換取內存空間(時間換空間)
2. 惰性刪除
數據到達過期時間后，不做處理。等下次訪問時，
- 如果未過期，返回數據
- 如果已過期，刪除并返回不存在
優點：節約CPU性能，發現必須刪除時才刪除
缺點：內存壓力大，出現長期占用內存空間的數據
總結：用內存空間換取CPU處理性能(空間換時間)
3. 定期刪除
定時刪除和惰性刪除都太極端了，定期刪除就是一個比較好的折中方案
周期性的輪詢Redis庫中的時效性數據，采用隨機抽取的策略，利用過期數據占比的方式控制刪除頻度
特點：
- CPU占用設置有峰值，檢測頻度可以自定義
- 內存壓力不是很大，長期占用內存的冷數據會被持續清理
總結：周期性抽查存儲空間(隨機抽查，重點抽查)
定期刪除，Redis服務器啟動初始化時，讀取配置server.hz的值，默認為10
每秒執行server.hz次serverCorn()->databaseCorn()->activeExpireCycle()
其中activeExpireCycle()對每個Expires[*]逐一檢測，每次執行時間為250ms/server.hz
對某個Expires[*]檢測時，隨機挑選幾個key檢測：
- 如果key超時，刪除key
- 如果一輪中刪除key的數量>W*25%，循環該過程(重點抽查)
- 如果一輪中刪除key的數量
- 其中W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP的屬性值
4. 刪除策略對比
逐出算法
1. 新數據進入檢測
當新數據進入Redis時，內存不足怎么辦?
Redis使用內存存儲數據，在執行每一個命令前，會調用freeMermoryIfNeeded()檢測內存是否充足。如果內存不滿足新加入的數據的最低存儲要求，Redis要臨時刪除一些數據為當前指令清理存儲空間。清理數據的策略成為逐出算法(內存淘汰策略)
注意：逐出數據的過程不是100%能夠清理出足夠的可使用的內存空間，如果不成功會反復執行。當前所有數據嘗試執行完畢后，如果不能達到內存清理的要求，將出現錯誤信息。
- (error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory'
2. 逐出算法配置
- 最大可用內存
- maxmermory
- 說明：占用物理內存的比例。默認值是0，標識不限制。生產上根據需要設置，一般在50%以上
- 每次選取待刪除的個數
- maxmermroy-samples
- 說明：選取待刪除的數據時，如果掃描全庫，會嚴重消耗性能，降低讀寫性能。因為采用隨機獲取數據的方式作為待檢測刪除數據
- 刪除策略
- maxmermory-policy
- 說明：達到最大內存后，對被挑選出來的數據進行刪除的策略
3. 逐出算法
如果Redis配置了maxmemory和maxmemory-policy策略，則當Redis內存數據達到maxmemory時，會根據maxmemory-policy配置來淘汰內存數據，以避免OOM。
根據maxmemory-policy的配置項，執行刪除策略時分為兩大類：易失數據(設置過期時間的數據)、永久數據。Redis默認值為volatile-lru.
檢測易失數據(會過期的數據集server.db[i].expries)
- volatile-lru：挑選最近最少使用的數據淘汰
- volatile-lfu：挑選最近使用次數最少的數據淘汰
- volatile-random：任意選擇數據淘汰
- volatile-ttl：挑選即將過期的數據淘汰
檢測全庫數據(所有數據集server.db[i].dict)
- allkeys-lru：挑選最近最少使用的數據淘汰
- allkeys-lfu：挑選最近使用次數最少的數據淘汰
- allkeys-random：任意選擇數據淘汰
放棄數據淘汰
- no-enviction：禁止數據淘汰，會引發OOM(Out Of Memroy)。Redis4.0默認策略
LRU和LFU算法示例
4. 數據逐出策略配置依據
使用info命令數據監控信息，查詢緩存hit和miss次數，根據業務需要配置逐出算法。
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