Redis的内存回收策略和内存上限(阿里)

还有一篇文章 讲解guava如何删除过期数据的，与redis不同，guava没有维护线程删除过期key，只是在设置 key 或者 读取key的时候，顺带删除参考：GuavaCache简介（一）是轻量级的框架 少量数据，并且 过期时间相同 可以用 GuavaCache

内存上限
Redis可以通过 maxmemory 参数来限制最大可用内存，主要为了避免Redis内存超过操作系统内存，从而导致服务器响应变慢甚至死机的情况。

maxmemory 参数限制的是Redis的对象内存大小，也就是 used_memory 对应的内存大小。由于内存碎片的存在，所以Redis服务器实际占用的内存是要超过 maxmemory 的。

所以我们在设置Redis内存上限的时候要预留一部分内存出来，比如说一台32GB内存的机器，可以启动 3 台8GB内存的Redis，预留8GB给机器其他进程、内存碎片、fork子进程等。

可以通过 config set maxmemory 命令来动态修改Redis内存上限：

192.168.1.4>config set maxmemory 2GB
"OK"

内存回收策略

Redis的内存回收策略主要体现在两个方面：
- 删除到达过期时间的键对象
- 内存达到 maxmemory 后的淘汰机制

删除过期键对象
由于Redis进程内保存了大量的键，维护每个键的过期时间去删除键会消耗大量的CPU资源，对于单线程的Redis来说成本很高。所以Redis采用惰性删除 + 定时任务删除机制来实现过期键的内存回收。

惰性删除：当客户端读取键时，如果键带有过期时间并且已经过期，那么会执行删除操作并且查询命令返回空。这种机制是为了节约CPU成本，不需要单独维护一个TTL链表来处理过期的键。但是这种删除机制会导致内存不能及时得到释放，所以将结合下面的定时任务删除机制一起使用。
定时任务删除：Redis内部维护一个定时任务，用于随机获取一些带有过期属性的键，并将其中过期的键删除。来删除一些过期的冷数据。
在兼顾CPU和内存的的考虑下，Redis使用惰性删除 + 定时任务删除机制相结合，来删除过期键对象。

淘汰机制
当Redis所使用的内存达到 maxmemory 之后会触发相应的溢出控制策略，Redis支持 6 种策略：
- noeviction：当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。
- allkeys-lru：在所有键中采用lru算法删除键，直到腾出足够内存为止。
- volatile-lru：在设置了过期时间的键中采用lru算法删除键，直到腾出足够内存为止。
- allkeys-random：在所有键中采用随机删除键，直到腾出足够内存为止。
- volatile-random：在设置了过期时间的键中随机删除键，直到腾出足够内存为止。
- volatile-ttl：在设置了过期时间的键空间中，具有更早过期时间的key优先移除。

lru是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用。

内存的溢出控制策略可以采用 config set maxmemory-policy {policy} 命令来动态配置：

192.168.1.4>config set maxmemory-policy volatile-lru
"OK"

 

 
频繁执行回收内存成本很高，每次都要去查找可回收键和删除键，所以合理设置Redis的 maxmenory 很重要，不合理的Redis溢出控制策略可能会导致一些不可预知的问题。

 参考：Redis的内存上限和内存回收策略