【Redis】内存回收：内存淘汰策略

【Redis】内存回收：内存淘汰策略

一、Redis内存回收-过期key处理

如果你发现，平时在操作 Redis 时，并没有延迟很大的情况发生，但在某个时间点突然出现一波延时，其现象表现为：变慢的时间点很有规律，例如某个整点，或者每间隔多久就会发生一波延迟。如果是出现这种情况，那么你需要排查一下，业务代码中是否存在设置大量 key 集中过期的情况。

在学习Redis缓存的时候我们说过，可以通过expire命令给Redis的key设置TTL（存活时间）：

可以发现，当key的TTL到期以后，再次访问name返回的是nil，说明这个key已经不存在了，对应的内存也得到释放。从而起到内存回收的目的。

Redis本身是一个典型的key-value内存存储数据库，因此所有的key、value都保存在之前学习过的Dict结构中。不过在其database结构体中，有两个Dict：一个用来记录key-value；另一个用来记录key-TTL。

Redis之所以性能强，最主要的原因就是基于内存存储。然而单节点的Redis其内存大小不宜过大，会影响持久化或主从同步性能。
当内存使用达到上限时，就无法存储更多数据了。为了解决这个问题，Redis提供了一些策略实现内存回收：

Redis主要有2种过期数据回收策略：

惰性删除

• 惰性删除指的是当我们查询key的时候才对key进行检测，如果已经达到过期时间，则删除。显然，他有⼀个缺点就是如果这些过期的key没有被访问，那么他就⼀直无法被删除，而且⼀直占用内存。

周期删除

• 顾名思义是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的key，然后执行删除。执行周期有两种：
  • Redis服务初始化函数initServer()中设置定时任务，按照server.hz的频率来执行过期key清理，模式为SLOW
  • Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数，执行过期key清理，模式为FAST
• SLOW模式规则：
  • 执行频率受server.hz影响，默认为10，即每秒执行10次，每个执行周期100ms。
  • 执行清理耗时不超过一次执行周期的25%.默认slow模式耗时不超过25ms
  • 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
  • 如果没达到时间上限（25ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束
• FAST模式规则（过期key比例小于10%不执行 ）：
  • 执行频率受beforeSleep()调用频率影响，但两次FAST模式间隔不低于2ms
  • 执行清理耗时不超过1ms
  • 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
    如果没达到时间上限（1ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

二、Redis内存回收-内存淘汰策略

内存淘汰：就是当Redis内存使用达到设置的上限时，主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程。

这个删除旧数据的逻辑也是需要消耗时间的，而具体耗时的长短，要取决于你配置的淘汰策略：

• allkeys-lru：不管 key 是否设置了过期，淘汰最近最少访问的 key

• volatile-lru：只淘汰最近最少访问、并设置了过期时间的 key

• allkeys-random：不管 key 是否设置了过期，随机淘汰 key

• volatile-random：只随机淘汰设置了过期时间的 key

• allkeys-ttl：不管 key 是否设置了过期，淘汰即将过期的 key

• noeviction：不淘汰任何 key，实例内存达到 maxmeory 后，再写入新数据直接返回错误

• allkeys-lfu：不管 key 是否设置了过期，淘汰访问频率最低的 key（4.0+版本支持）

• volatile-lfu：只淘汰访问频率最低、并设置了过期时间 key（4.0+版本支持）

比较容易混淆的有两个：

• LRU（Least Recently Used），最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。
• LFU（Least Frequently Used），最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。

Redis的数据都会被封装为RedisObject结构：

最后用一副图来描述当前的这个流程吧