【技术栈】Redis 删除策略

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前言

[1. 删除策略的目标](#1. 删除策略的目标)

[2. 数据删除策略](#2. 数据删除策略)

[2.1 定时删除](#2.1 定时删除)

[2.2 惰性删除](#2.2 惰性删除)

[2.3 定期删除](#2.3 定期删除)

[2.4 删除策略比对](#2.4 删除策略比对)

[2.5 逐出算法](#2.5 逐出算法)

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本栏传送门

1.【技术栈】Redis 的理解与数据存储格式

2.【技术栈】Redis 中的事务及持久化方式

3.【技术栈】Redis 删除策略

4.【技术栈】Redis 企业级解决方案

5.【数据结构】布隆过滤器

6.【开发】SpringBoot 整合 Redis

7.【技术栈】Spring Cache 简化 Redis 缓存使用


前言

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

  • 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

1. 删除策略的目标

**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

删除策略:

  1. 定时删除
  2. 惰性删除
  3. 定期删除

2. 数据删除策略

2.1 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

总结:用处理器性能换取存储空间(拿时间换空间)

2.2 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

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

总结:用存储空间换取处理器性能(拿空间换时间)

2.3 定期删除

Redis启动服务器初始化时,读取配置server.hz的值,默认为10

每秒钟执行server.hz次serverCron()中的方法---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的数量>W * 25%,循环该过程

*如果一轮中删除的key的数量≤W * 25%,检查下一个expires[*],0-15循环

W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值

参数current_db用于记录activeExpireCycle() 进入哪个expires[*] 执行

如果activeExpireCycle()执行时间到期,下次从current_db继续向下执行

定期删除: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

优点1:CPU性能占用设置有峰值,检测频度可自定义设置

优点2:内存压力不是很大,长期占用内存的冷数据会被持续清理

总结:周期性抽查存储空间 (随机抽查,重点抽查)

2.4 删除策略比对

删除策略 内存 CPU 特点
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

2.5 逐出算法

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。

抛出异常:(error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory'

影响数据逐出的相关配置

maxmemory最大可使用内存

占用物理内存的比例,默认值为0,表示不限制,生产环境中根据需求设定,通常设置在50%以上。

maxmemory-samples每次选取待删除数据的个数 选取数据时并不会全库扫描,导致严重的性能消耗,降低读写性能。因此采用随机获取数据的方式 作为待检测删除数据

maxmemory-policy删除策略 检

测易失数据(可能会过期的数据集server.db[i].expires ) ① volatile-lru:挑选最近最少使用的数据淘汰 ② volatile-lfu:挑选最近使用次数最少的数据淘汰 ③ volatile-ttl:挑选将要过期的数据淘汰 ④ 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 ) ⑤ allkeys-lru:挑选最近最少使用的数据淘汰 ⑥ allkeys-lfu:挑选最近使用次数最少的数据淘汰 ⑦ allkeys-random:任意选择数据淘汰

放弃数据驱逐 ⑧ no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略),会引发错误OOM(Out Of Memory)达到最大内存后的,对被挑选出来的数据进行删除的策略

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