Redis删除策略和淘汰策略
一、删除策略
删除策略就是针对已过期数据的处理策略。
针对过期数据要进行删除的时候都有哪些删除策略呢?
- 1.定时删除
- 2.惰性删除
- 3.定期删除
1、立即删除
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)
2、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,判断
1. 如果未过期,则返回数据
2. 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(拿空间换时间)
3、定期删除
-
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redis库逐一进行检测,每次执行耗时:250ms/server.hz
-
对某个库检测时,随机挑选W个key检测
(1)如果key超时,删除key
(2)如果一轮中删除的key的数量>W*25%,循环该过程
(3)如果一轮中删除的key的数量≤W25%,检查下一个库,在0-15库之间循环
W取值=ACTIVEEXPIRECYCLE_LOOKUPSPERLOOP属性值
二、淘汰策略
当新数据进入redis时,如果内存不足,就会引发淘汰机制。
影响数据淘汰的相关配置如下:
1:最大可使用内存,即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
properties maxmemory ?mb
2:每次选取待删除数据的个数,采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据
properties maxmemory-samples count
3:对数据进行删除的选择策略
properties maxmemory-policy policy
数据淘汰的策略一共有3种:
1、检测易失数据(设置了过期时间的数据)
volatile-lru:挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-lfu:挑选最近使用次数最少的数据淘汰
volatile-ttl:挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random:任意选择数据淘汰
2、检测全库数据
allkeys-lru:挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeLyRs-lfu::挑选最近使用次数最少的数据淘汰
allkeys-random:任意选择数据淘汰,相当于随机
3、放弃数据驱逐
no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略),会引发OOM(Out Of Memory)
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