redis删除策略和逐出策略-创新互联

redis的过期数据

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:

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  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

具有时效性的数据的存储结构如下:

四种指令可以对key设置过期时间:expire、expireat、pexpire、pexpireat

若一个key有过期时间,则这个key在内存中的expires区域中对应有一个filed-value的数据,filed是key的内存地址,value是key的过期时间,expires的存储结构可以理解成是hash结构,而redis的删除策略处理的就是expires的区域的数据。删除策略的目标不是为了保障redis的过期数据100%及时的清理掉,而是在内存占用和cpu占用找一种平衡,等到cpu空闲时清理内存把过期的数据删掉,保障服务器高性能、稳定的运行。

三种删除策略

1、定时删除

创建一个定时器,当key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、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(拿时间换空间)

任何一个get操作内部都会调用redis的一个函数--expireIfNeeded()来判断该key是否过期。

3、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
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)

淘汰算法(逐出算法)

当新数据进入redis时,如果内存不足怎么办?
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(淘汰算法)。
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。(error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory'

影响数据逐出的相关配置
大可使用内存-- maxmemory ,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。
每次选取待删除数据的个数--maxmemory-samples,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
删除策略--maxmemory-policy,达到大内存后的,对被挑选出来的数据进行删除的策略

 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(最长时间没被使用)的数据淘汰
② volatile-lfu:挑选最不经常使用(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(最长时间没被使用)的数据淘汰
⑥ allkeys-lfu:挑选最不经常使用(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)

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