redis优化系列(六）

本期分享redis内存过期策略：过期key的处理

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。 可以通过修改配置文件来设置Redis的最大内存：

maxmemory 1gb

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：

内存过期策略

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。

这里有两个问题需要我们思考： Redis是如何知道一个key是否过期呢？

答：利用两个Dict分别记录key-value对及key-ttl对

是不是TTL到期就立即删除了呢？

惰性删除

惰性删除：顾明思议并不是在TTL到期后就立刻删除，而是在访问一个key的时候，检查该key的存活时间，如果已经过期才执行删除。

周期删除

周期删除：顾明思议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

• 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

小总结：

RedisKey的TTL记录方式：

在RedisDB中通过一个Dict记录每个Key的TTL时间

过期key的删除策略：

惰性清理：每次查找key时判断是否过期，如果过期则删除

定期清理：定期抽样部分key，判断是否过期，如果过期则删除。 定期清理的两种模式：

SLOW模式执行频率默认为10，每秒执行10次，每次不超过25ms

FAST模式执行频率不固定，但两次间隔不低于2ms，每次耗时不超过1ms

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。Redis会在处理客户端命令的方法processCommand()中尝试做内存淘汰：

淘汰策略

Redis支持8种不同策略来选择要删除的key：

• noeviction： 不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。

• volatile-ttl： 对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰

• allkeys-random：对全体key ，随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选

• volatile-random：对设置了TTL的key ，随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选。

• allkeys-lru： 对全体key，基于LRU算法进行淘汰

• volatile-lru： 对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰

• allkeys-lfu： 对全体key，基于LFU算法进行淘汰

• volatile-lfu： 对设置了TTL的key，基于LFI算法进行淘汰 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：

LFU的访问次数之所以叫做逻辑访问次数，是因为并不是每次key被访问都计数，而是通过运算：

• 生成0~1之间的随机数R

• 计算 (旧次数 * lfu_log_factor + 1)，记录为P

• 如果 R < P ，则计数器 + 1，且最大不超过255

• 访问次数会随时间衰减，距离上一次访问时间每隔 lfu_decay_time 分钟，计数器 -1

优先使用 allkeys-lru 策略。充分利用 LRU 算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中。如果业务有明显的冷热数据区分，建议使用。

如果业务中数据访问频率差别不大，没有明显冷热数据区分，建议使用 allkeys-random，随机选择淘汰。

如果业务中有置顶的需求，可以使用 volatile-lru 策略，同时置顶数据不设置过期时间，这些数据就一直不被删除，会淘汰其他设置过期时间的数据。

如果业务中有短时高频访问的数据，可以使用 allkeys-lfu 或 volatile-lfu 策略。