十、Redis内存回收策略和机制

1、Redis的内存回收

在Redis中可以设置key的过期时间，以期可以让Redis回收内存，循环使用。在Redis中有4个命令可以设置Key的过期时间。分别为 expire、pexpire、expireat、pexpireat。

1.1、expire

expire key ttl：将key的过期时间设置为ttl秒。

1.2、pexpire

pexpire key ttl：将key的过期时间设置为ttl毫秒。

1.3、expireat

expireat key timestamp：将key的过期时间设置为指定的timestamp(时间戳，秒)。

1.4、pexpireat

pexpireat key timestamp：将key的过期时间设置为指定的timestamp(时间戳，毫秒)。

PS：不论使用的是哪个命令。 Redis最终都是使用pexpireat命令实现。

1.5、ttl

ttl key：查看key剩余过期时间(秒)

1.6、pttl

pttl key：查看key的剩余过期时间(毫秒)

PS：如果未设置过期时间，则返回-1，如果key不存在，则都返回-2。

RedisDb结构体定义：

c 复制代码

typedf struct redisDb{
	dict *dict;  //数据库的键空间，保存数据库中的所有键值对
    dict *expires;  //保存所有过期的键
    dict *blocking_keys;   //keys for clients waiting for data(blpop)
    dict *ready_keys;   //Blocked keys that received PUSH
    dict *watched_Keys;   //watched keys for multi/exec cas
    int id;   //数据库ID字段，代表不同的数据库
    long long avg_ttl;   //average TTL, just for stats
}redisDb;

2、Redis的过期策略

2.1、定时删除

为每个key创建一个定时任务，一旦到达过期时间，就立即删除。该策略可以立即清除掉过期的key，对内存友好，但是对CPU不友好，回影响Redis的吞吐量和响应时间。

2.2、惰性删除

当访问一个key时，才判断这个key是否过期，如果过期的话，就删除。该策略能最大的节省CPU的资源。但是对内存不是很友好，极端情况下，可能存在大量的key已经过期，但是由于在过期后就没有被访问过，导致无法被删除。

2.3、定期删除

每个一段时间，扫描Redis中过期key字典(expires)，并清除部分过期的key。该策略是前两者的一个折中方案，可以通过调整定时扫描的时间时间和每次扫描的限定耗时，在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优平衡。

在Redis中，同时使用了惰性删除和定期删除。

3、Redis淘汰策略

Redis的内存淘汰策略，是指内存达到maxmemory极限时，使用某种算法来决定清理掉哪些数据，以保证新数据的写入。

3.1、Redis的内存淘汰机制

no-eviction：当内存不足写入新数据时，新写入操作会报错。
allkeys-lru：当内存不足以写入新数据时，在所有的key中，采用LRU算法删除最近最少使用的key。
allkeys-random：当内存不足以写入新数据时，在所有的key中，随机删除某个key。
volatile-lru：当内存不足以写入新数据时，在设置了过期时间的key中，采用lru算法删除最近最少使用的key。
volatile-random：当内存不足以写入新数据时，在设置了过期时间的key中，随机删除某个key。
volatile-ttl：当内存不足以写入新数据时，在设置了过期时间的key中，删除最快过期的key删除。
volatile-lfu：当内存不足以写入新数据时，在设置了过期时间的key中，删除使用频率最少的的key。
allkeys-lfu：当内存不足以写入新数据时，在所有的key中，采用lfu算法删除使用频率最少的key。

3.2、LRU算法-标准实现

标准的LRU实现方式：

添加新的数据时，会将新数据放到链表的头部。
当数据被访问时，被访问的数据会被放到链表的头部。
当链表满时，会将链表尾部的数据删除。

正常的LRU算法的实现是采用Map+双向链表的方式实现的。也即是在访问数据时，先使用map判断下是否存在，如果存在，则将被访问的数据移动到链表的头部。如果添加数据，会现在链表的头部添加，成功之后，在放到map中。

3.3、LRU算法-Redis实现

Redis中的LRU算法并不是标准的LRU算法，而是一种近似LRU算法。在Redis3.0之前，Redis是随机取出若干个key(默认是5个，可以通过maxmemory-samples配置)，然后删除取出key中最久被访问的那个key。

在Redis3.0之后，改进了LRU算法的实现，采用维护一个回收候选键池的方式。

首先，第一次随机取的key会被放到一个pool中(pool的大小为16)，pool中的key是按照key的最近访问的时间排序的(lru)。接下来每次随机取的key，lru值都必须小于pool中最小的lru才能被继续放入。放满之后，每次如果有新的key需要放入，需要将pool中lru最大的一个key取出。
淘汰的时候，直接从pool中选出一个lru最小的key进行删除。