2026.3.9 Redis内存回收内存淘汰

过期策略

DB结构

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typedef struct redisDb{
    dict *dict; //存放所有key以及value的地方，也被称为keyspace
	dict *expires; //存放每一个key以及其对应的TTL存活时间，只包含设置了TTL的key
    dict *blocking_keys;
    dict *ready_keys;
    dict *watched_keys;
    int id; //数据库ID，0~15
    long long avg_ttl; //记录平均TTL市场
    unsigned long expires_cursor; //expire检查在dict中抽样的索引位置
    list *defrag_later; //等待碎片整理的key列表
} redisDb

1.Redis是如何知道一个key是否过期呢？

利用两个Dict分别记录key-value和key-ttl对

2.是不是TTL到期就立即删除了呢？

不是，有两种删除方式：

惰性删除：不是在TTL到期后立即删除，而是在访问一个key时，检查该key的存活时间，如果已经过期才执行删除。
问题：如果有一个key长时间没有被访问，即便该key已经过了过期时间，但实际上任未被删除，仍在占用内存
定期删除：通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的key，然后执行删除。执行周期有两种：
1. Redis会设置一个定时任务serverCron()，按照server.hz的频率来执行过期key清理，模式为SLOW
2. Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数，执行过期key清理，模式为FAST

SLOW模式规则：

SLOW模式执行频率默认为10，每次不超过25ms

执行频率受server.hz影响，默认为10，即每秒执行10次，每个执行周期100ms。
执行清理耗时不超过一次执行周期的25%
逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽样20个key判断是否过期
如果没达到时间上限（25ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

FAST模式规则（过期key比例小于10%不执行）：

FAST模式执行频率不固定，但两次间隔不低于2ms，每次耗时不超过1ms

执行频率受beforeSleep()调用频率的影响，但两次FAST模式间隔不低于2ms
执行清理耗时不超过1ms
逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
如果没达到时间上限（1ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

淘汰策略

在一些非常庞大的项目中，由于数据量非常多，不断往Redis中存数据，很有可能仅仅淘汰过期的key也难以满意内存的使用。

内存淘汰：当Redis内存使用达到设置的阈值时，Redis主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程

Redis会在处理客户端命令的方法processCommand()中尝试做内存淘汰，Redis会在任何的命令执行之前去做内存的检查。

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int processCommand(client *c){
    //如果服务器设置了server.maxmemory属性，并且未有执行lua脚本
    if(server.maxmemory && !server.lua_timedout){
        //尝试进行内存淘汰performEvictions
        int out_of_memory = (performEvictions() == EVICT_FAIL);
        //...
        if(out_of_memory && reject_cmd_on_oom){
            rejectCommand(c,shared.oomerr);
            return C_OK;
        }
        //...
    }
}

内存淘汰的8种策略：

noeviction：不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。
volatile-ttl：对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰
allkeys-random：对全体key，随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
volatile-random：对设置了TTL的key，随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选
allkeys-lru：对全体key，基于LRU算法进行淘汰
volatile-lru：对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰
allkeys-lfu：对全体key，基于LFU算法进行淘汰
volatile-lfu：对设置了TTL的key，基于LFU算法进行淘汰

LRU （Least Recently Used），最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高
LFU（Least Frequently Used），最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高

Redis的数据都会被封装为RedisObject结构

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typedef struct redisObject{
    unsigned type:4; //对象类型
    unsigned encoding:4; //编码方式
    unsigned lru:LRU_BITS; //LRU:以秒为单位记录最近一次访问时间，长度24bit
						//LFU:高16位以分钟为单位记录最近一次访问时间，低8位记录逻辑访问次数
    int refcount; //引用计数，计数为0则可以回收
    void *ptr; //数据指针，指向真实数据
} robj;

LFU的访问次数之所以叫逻辑访问次数，是因为并不是每次key被访问都计数，而是通过运算：

生成0~1之间的随机数R
计算1/（旧次数*lfu_log_factor + 1），记录为P，lfu_log_factor默认为10
如果R<P，则计数器加1，且最大不超过255
访问次数会随时间衰减，间距离上一次访问间隔每隔lfu_decay_time分钟（默认1），计数器-1

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