在Redis中的数据删除策略有三种:定时删除、惰性删除、定期删除
定时删除
当key设置有过期时间,且过期时间到达时,立即执行key的删除操作
优点:节约内存,到时就删除,立即释放不必要的内存占用
缺点:CPU压力较大,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
用处理器性能换取存储空间(时间换空间),适用于小内存,强CPU场景
惰性删除 (空间换时间)
数据到达过期时间,先不做处理。等下次访问该数据时,发现数据已过期,删除,给客户端返回不存在。
优点:节约CPU性能,发现不得不删除的时候才删除
缺点:内存空间压力很大,出现长期占用内存的数据
用存储空间换取处理器性能 (空间换时间),适用于大内存,弱CPU场景
定期删除
定期删除是以上两种方案的折中方案。(数据库轮询访问)
redis启动服务器初始化时,读取配置server.hz的值,默认为10
每秒执行server.hz次server.Cron() -> databasesCron() -> activeExpireCycle()
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数量>w*25%,循环该过程
如果一轮中删除的key数量<=w25%,检查下一个expires[],0-15循环
w取值=active_expire_cycle_lookups_peer_loop属性值
参数current_db用于记录activeExpireCycle进入那个expires执行
如果activeExpireCycle执行时间到期,下次从current_db继续向下执行
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
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,长期占用内存的数据会被持续清理
周期性抽查存储空间(随机抽查,重点抽查)
区别
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 |
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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 |
逐出算法
**LRU:LRU算法的全称是Least Recently Used,即最近最少使用算法。**这是一种常用的页面置换算法,其基本思想是选择最近最久未使用的页面予以淘汰。在LRU算法中,通常使用哈希链表作为数据结构,以便按照数据的最后使用时间进行排序,从而决定哪些页面应该被替换掉
LFU:LFU算法的全称是Least Frequently Used,意思是最近最不常用。该算法通过比较数据的历史访问频率来决定哪些数据应该被淘汰,其核心思想是"如果数据过去被访问多次,那么将来被访问的频率也更高"