Redis的key删除策略

Redis是一种内存型数据库，数据都是存放在内存中的，内存中的数据可以通过
　　TTL指令获取其转态：
　　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

数据删除策略
　　数据删除策略的目标：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漏。

redis删除key有三种方式：
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）
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）
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）

删除策略对比:
　　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

逐出算法：
1、新数据进入检测
　　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。
　　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'
2、影响数据逐出的相关配置
　　最大可使用内存
　　　　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，通常设置为50%以上每次选择待删除数据的个数
　　　　maxmemory-samples
　　　　选择数据是并不会全表扫描，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
　　　　达到最大内存后，对被挑选出来的数据进行删除的策略
　　1）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

　　2）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

　　3）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）
3. 数据逐出策略配置依据
　　使用INFO命令输出监控信息，查询缓存 hit 和 miss 的次数，根据业务需求调优Redis配置 。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43230682/article/details/107670911