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Redis刪除策略的三種方法及逐出算法_Redis

作者:我是一棵卷心菜 ? 更新時間: 2022-09-26 編程語言

一、前言

在文章開始之前,我先問大家一個問題:當我們使用指令:expire key second給一個key設置過期時間,過期時間一到,這個key對應的過期數據真的被服務器立即刪除了嗎?答案是并不會立即刪除。知道了這個答案,就來看看Redis中如何處理過期的數據。

二、Redis中的數據特征

Redis是一種內存級數據庫,所有數據均存放在內存中,內存中的數據可以通過TTL指令獲取其狀態,有三種狀態:?

指令結果 狀態
XX 具有時效性的數據
-1 永久有效的數據
-2 已經過期的數據?或 被刪除的數據 或 未定義的數據

三、時效性數據儲存結構

當我們用指令設置過期數據后,數據對應的地址會放在expires空間中,存儲方式是哈希,存儲的value是過期時間。

四、數據刪除策略

數據刪除策略目標:在內存占用與CPU占用之間尋找一種平衡,顧此失彼都會造成整體redis性能的下降,甚至引發服務器宕機或內存泄露

1、定時刪除

  • 創建一個定時器,當key設置有過期時間,且過期時間到達時,由定時器任務立即執行對鍵的刪除操作
  • 優點:節約內存,到時就刪除,快速釋放掉不必要的內存占用
  • 缺點:CPU壓力很大,無論CPU此時負載量多高,均占用CPU,會影響redis服務器響應時間和指令吞吐量

2、惰性刪除

  • 數據到達過期時間,不做處理。等下次訪問該數據時,會調用expireIfNeeded()函數來判斷該數據是否過期: 如果未過期,返回數據,發現已過期,刪除,返回不存在
  • 優點:節約CPU性能,發現必須刪除的時候才刪除
  • 缺點:內存壓力很大,出現長期占用內存的數據

3、定期刪除

流程分析:

  • Redis服務器啟動初始化時,讀取配置server.hz的值,默認為10
  • 然后每秒鐘執行10次serverCron()方法,該方法用來檢測服務器
  • serverCron()方法又會調用databasesCron()方法,該方法是用來遍歷數據庫的,redis默認有16個數據庫,從第一個數據庫開始
  • databasesCron()方法又會調用activeExpireCycle()方法,該方法會對每一個expires[*]逐一進行檢測,每次執行250ms/server.hz;對某個expires[*]檢測時,隨機挑選W個key檢測
  • 如果檢測到key超時,則刪除key;如果一輪中刪除的key的數量>W25%,循環該過程;如果一輪中刪除的key的數量≤W25%,檢查下一個expires[*],0-15循環。其中W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP屬性值
  • 如果activeExpireCycle()執行時間到期,下次從current_db繼續向下執行
  • 參數current_db用于記錄activeExpireCycle() 進入哪個expires[*] 執行

  • 總結:周期性輪詢redis庫中的時效性數據,采用隨機抽取的策略,利用過期數據占比的方式控制刪除頻度
  • 內存壓力不是很大,長期占用內存的冷數據會被持續清理

五、刪除策略對比

定時刪除 節約內存,無占用 不分時段占用CPU資源,頻度高 拿時間換空間
惰性刪除 內存占用嚴重 延時執行,CPU利用率高 拿空間換時間
定期刪除 內存定期隨機清理 每秒花費固定的CPU資源維護內存 隨機抽查,重點抽查

六、逐出算法

1、概念引入

當新數據進入redis時,如果內存不足怎么辦?Redis使用內存存儲數據,在執行每一個命令前,會調用freeMemoryIfNeeded()檢測內存是否充足。如果內存不滿足新加入數據的最低存儲要求,redis要臨時刪除一些數據為當前指令清理存儲空間。清理數據的策略稱為逐出算法。

注意:逐出數據的過程不是100%能夠清理出足夠的可使用的內存空間,如果不成功則反復執行。當對所有數據嘗試完畢后,如果不能達到內存清理的要求,將出現錯誤信息。

2、八種配置

檢測易失數據(可能會過期的數據集server.db[i].expires

volatile-lru 挑選最近最少使用的數據淘汰
volatile-lfu 挑選最近使用次數最少的數據淘汰
volatile-ttl 挑選將要過期的數據淘汰
volatile-random 任意選擇數據淘汰

檢測全庫數據(所有數據集server.db[i].dict

allkeys-lru 挑選最近最少使用的數據淘汰
allkeys-lfu 挑選最近使用次數最少的數據淘汰
allkeys-random 任意選擇數據淘汰

放棄數據驅逐:

no-enviction 禁止驅逐數據(redis4.0中默認策略)

原文鏈接:https://cabbage.blog.csdn.net/article/details/125706124

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