2022/08/26 day11：redis：删除策略

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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为定义的数据

【疑问】过期的数据真的删除了吗？
过期数据：曾经设置了有效期的数据，到达了期限而被留下来的的数据
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数据删除策略
控制的是有时效性的数据。已经到期且还占用内存的数据。

1. 定时删除
2. 惰性删除
3. 定期删除

数据删除策略

时效性数据的存储结构
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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。（时间到达后，redis存储空间中对应地址斯消失，expires的数据也消失）
• 优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存空间
• 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：用处理器性换取存储空间
  • 牺牲CPU的处理时长来保障内存能最大化的释放掉（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删除。
  • 如果未过期，返回数据
  • 发现已过期，删除，返回不存在
  • [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-EXV52iiG-1661511168752)(en-resource://database/5297:1)]
• 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（内存占用量大）
• 总结：用存储空间换取处理器性能（拿空间换时间）

定期删除
【疑问】以上两种方案都走极端，有没有折中的方案呢？有，定期删除

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• Redis启动服务器初始化时，读取配置server.hz的值，默认为10
  • 查看进程
    • ps -ef | grep redis-
  • 杀死进程
    • kill -s 9 1100
  • 启动进程
    • redis-server ./conf/redis-6379.conf
  • 查看hz
    • info server
• 每秒钟执行server.hz次serverCron()
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• 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的取值：ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值（配置文件中设置）
• 参数current_db用于记录activeExpireCycle()进入哪一个expires{ * ]执行

总结：

• 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
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逐出算法

新数据进入检测

【疑问】当新数据进入redis时，如果内存不足怎么办？
（内存里面的数据全都是长期存在的，不带有效期的数据，这时候怎么玩？此时，删除策略就没有用了。）

• Redis使用内存存储数据，在执行每一个命令前，会调用freeMemorylfNeeded()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或淘汰算法。（临时删除这个操作叫做数据淘汰或者叫数据逐出）’
• 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。
  • [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Eh3NsrXf-1661511168754)(en-resource://database/5305:1)]

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

影响数据逐出的相关配置
在配置文件中使用：maxmemory-policy volatile-lru

• 检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires）（有时效性数据，这些数据早晚会被清除的）【建议设置此策略】
  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
  5. [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xN676dAX-1661511168754)(en-resource://database/5307:0)]
• 检测全库数据（所有数据集server.db[i].dict）
  1. allkeys-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
  2. allkeys-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
  3. allkeys-random：任意选择数据淘汰
• 放弃数据驱逐
  1. no-enciction（驱逐）：禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略)，会引发错误OOM(Out Of Memory)

数据逐出侧策略配置依据

• 使用INFO命令输出监控信息，查询缓存hit（命中）和miss（丢失）的次数，根据业务需求调优Redis配置

总结

                                                                                 ——此文档为学习笔记！
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