关于redis的几件小事(四)redis的过期策略以及内存淘汰机制
1.数据为什么会过期?
首先,要明白redis是用来做数据缓存的,不是用来做数据存储的(当然也可以当数据库用),所以数据时候过期的,过期的数据就不见了,过期主要有两种情况,
①在设置缓存数据时制定了过期时间,这样到了过期时间数据就不见了。
②redis的数据是存放在内存中的,而内存是有限的,是不可能放过多数据的,比如只有10G的内存,想要向里面放入20G的数据,那么就注定会有10G的数据会丢失。
2.redis的过期策略是什么样的?
redis采用了 “定期删除+惰性删除” 的过期策略。
①定期删除
原理:定期删除指的是redis默认每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key,检测这些key是否过期,如果过期了就将其删掉。
为什么会选择一部分,而不是全部:因为如果这是redis里面有大量的key都设置了过期时间,那么如果全部去检测一遍,CPU负载就会很高,会浪费大量的时间在检测上面,甚至直接导致redis挂掉。所有只会抽取一部分而不会全部检查。
出现问题:这样的话就会出现大量的已经过期的key并没有被删除,这就是 为什么有时候大量的key明明已经过了失效时间,但是redis的内存还是被大量占用的原因 ,为了解决这个问题,就需要 惰性删除 这个策略了。
②惰性删除
原理:惰性删除不在是redis去主动删除,而是在你要获取某个key 的时候,redis会先去检测一下这个key是否已经过期,如果没有过期则返回给你,如果已经过期了,那么redis会删除这个key,不会返回给你。
这样两种策略就保证了 过期的key最终一定会被删除掉 ,但是这只是保证了最终一定会被删除,要是定时删除漏掉了大量过期的key,而且我们也没有及时的去访问这些key,那么这些key不就不会被删除了吗?不就会一直占着我们的内存吗?这样不还是会导致redis内存耗尽吗?
由于存在这样的问题,所以redis引入了 内存淘汰机制 来解决。
3.内存淘汰机制
内存淘汰机制就保证了在redis的内存占用过多的时候,去进行内存淘汰,也就是删除一部分key,保证redis的内存占用率不会过高,那么它会删除那些key呢?
redis提供了6中内存淘汰策略,我们可以去进行选择,六中策略如下:
①noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错,无法写入新数据,一般不采用。
②allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key,这个是最常用的。
③allkeys-random:当内存不足以容纳新写入的数据时,在键空间中,随机移除key,一般也不使用。
④volatile-lru:volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key(这个一般不太合适) 。
⑤volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key 。
⑥volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。
4.手写一个LRU算法
//基于JavaLinkedHashMap实现
public class LRUCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V>{
private final int CACHE_SIZE;
//保存传递进来的最大数据量
public LRUCache(int cacheSize){
//设置hashmap的初始大小,同时最后一个true指的是让linkedhashmap按照访问顺序来进行排序,
//最近访问的放在头,最老访问的放在尾
super((int)Math.ceil(cacheSize/0.75)+1,0.75f,true);
CACHE_SIZE = CacheSize;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest){
//当map中的数据量大于指定的缓存个数的时候,就自动删除最老的数据。
return size() > CACHE_SIZE;
}
}