Redis 淘汰策略

Redis已经设置了过期时间也就是TTL，那么键过期了不就是已经删除了吗？为什么还存在淘汰策略呢？

这要从Redis的过期策略来聊起

过期策略分为两种

• 一个是定时删除
• 还有一个是惰性删除

先来看下定时删除，就是Redis会将每个设置了过期时间的key，放入到一个独立的字典中，然后会定期遍历这个字典来删除到期的key。除了定时遍历之外，它还会使用惰性策略来删除过期的 key。

所谓惰性策略就是在客户端访问这个 key 的时候，Redis 对 key 的过期时间进行检查，如果过期了就立即删除。

说白了，定时删除是集中处理，而惰性删除是零散处理。

因为Redis不可能遍历这个字典中所有的key

举个例子：假如 Redis 中存了几十万个 key，每隔一段时间就会遍历所有的设置过期时间的Key，就会给CPU带来很大的负载。

所以Redis默认会每秒进行十次过期扫描，也就是100MS一次，过期扫描不会遍历过期字典中所有的Key，而是采用了一种简单的贪心策略

什么是贪心策略

• 就是从过期字典中随机20个key
• 删除这 20 个 key 中已经过期的 key；
• 如果过期的 key 比率超过 1/4，那就重复步骤 1；

同时，为了保证过期扫描不会出现循环过度，导致线程卡死现象，算法还增加了扫描时间的上限，默认不会超过 25ms。

如何配置定期删除执行的时间间隔呢？

Redis的定时任务默认是1s执行10次，也就是100ms一次，值越大说明刷新频率越快，对Redis性能损耗也越大，如果要修改这个值，可以在redis.conf中修改hz的值。

可以看到在 redis.conf 这个文件中，默认为10，提高它的值将会占用更多的cpu，当然，相应的Redis将会更快的处理，同时到期的许多key，以及更精确的去处理超时。hz的取值范围是1~500，通常不建议超过100，只有在请求延时非常低的情况下可以将值提升到100。

介绍了过期策略，就知道为什么要使用淘汰策略了吧

淘汰策略

如果说定期删除漏掉了很多过期的 key，后期也没及时去查过期key，也就是没走惰性删除，此时大量过期key堆积在内存里，导致Redis内存块耗尽了，这时候就要使用 Redis 的内存淘汰机制解决这个问题，也就是当前已使用内存超过maxmemory限定时，触发内存淘汰机制

这个值是在 redis.conf 文件中设置的，如下图所示：

内存淘汰策略有这么几种

• noeviction：当内存使用超过配置的时候会返回错误，但是不会驱逐任何键

• allkeys-lru：加入键的时候，如果超过限制，首先通过LRU算法驱逐最久没有使用的键

• volatile-lru：加入键的时候，如果超过限制，首先从设置了过期时间的键集合中驱逐最久没有使用的键

• allkeys-random：加入键的时候如果过限，从所有key随机删除。我们的应用对于缓存key的访问概率相等，则可以使用这个策略。

• volatile-random：加入键的时候如果过限，从过期键的集合中随机驱逐

• volatile-ttl：从配置了过期时间的键中驱逐马上就要过期的键。这种策略使得我们可以向Redis提示哪些key更适合被驱逐

• volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键

• allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键

这就是内存淘汰策略的几种模式在Redis中的用途

接下来看下LRU和LFU的实现方式

先来看下LRU的实现方式

• 新数据插入到链表头部；
• 每当缓存命中(也就是缓存数据被访问)的时候，就会将数据移动到链表头部
• 当链表满的时候呢，将链表尾部的数据丢弃

简单来说就是淘汰长时间没有被使用的键，以时间作为参考

我们再来看下LFU他的实现方式是什么样的

• 新加入数据插入到队列尾部
• 队列中的数据被访问后，引用次数增加，队列重新排序
• 当需要淘汰数据时，将已经排序的列表最后的数据块删除

简单来说就是淘汰一定时间内被访问次数最少的键，以次数作为参考

这就是有关于淘汰策略

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