Redis高级-4.Redis 删除策略

目录

• 4.Redis 删除策略
  • 4.1 过期数据
  • 4.2 数据删除策略
  • 4.3 逐出算法

4.Redis 删除策略

4.1 过期数据

Redis中的数据特征

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 
    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

1. 定时删除 
2. 惰性删除 
3. 定期删除 

4.2 数据删除策略

时效性数据的存储结构

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露 

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 （拿时间换空间） 
 

定期删除

两种方案都走极端，有没有折中方案？

expires[*] 中括号内为数据库的编号，0-15

Redis启动服务器初始化时，读取配置server.hz的值，默认为10 
每秒钟执行server.hz次serverCron() 
					  |--> databasesCron()
					  			|--> activeExpireCycle()
activeExpireCycle()对每个expires[*]逐一进行检测，每次执行250ms/server.hz 
 
对某个expires[*]检测时，随机挑选W个key检测 
    如果key超时，删除key 
    如果一轮中删除的key的数量>W*25%，循环该过程 
    如果一轮中删除的key的数量≤W*25%，检查下一个expires[*]，0-15循环
    W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值 
 
参数current_db用于记录activeExpireCycle() 进入哪个expires[*] 执行 
如果activeExpireCycle()执行时间到期，下次从current_db继续向下执行 

过程：
	每秒钟执行（读取配置server.hz的值，默认为10 ）次serverCron()操作，在操作中使用databasesCron()对所有数据库进行轮询访问，在访问时activeExpireCycle()对每一个库中的key轮询访问，访问的策略是随机挑选 W 个key检测，W取值由配置决定。挑选出key后判断如果有过期的就删除掉，同时看删除的量占总体的量是多还是少，如果一轮中删除的key的数量>W*25%，循环该过程。如果一轮中删除的key的数量 ≤ W*25%，检查下一个数据库。

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） 

删除策略比对

1. 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 
 
2. 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 
 
3. 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 

4.3 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。 

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

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

达到最大内存后的，对被挑选出来的数据进行删除的策略

数据逐出8种策略：

检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires ）   (推荐使用)
    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 
 
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 
 
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） 

conf配置：

maxmemory-policy  volatile-lru

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