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【Redis】缓存预热、雪崩、击穿、穿透、过期删除策略、内存淘汰策略

news 文章来源：https://blog.csdn.net/weixin_60583755/article/details/142906682 2025/5/4 5:14:36

Redis常见问题总结：

Redis常见问题总结
- Redis缓存预热
- Redis缓存雪崩
- Redis缓存击穿
- Redis缓存穿透
Redis 中 key 的过期删除策略
- 数据删除策略
Redis内存淘汰策略
- 一、Redis对过期数据的处理
- - （一）相关配置
  - （二）内存淘汰流程
  - （三）动态改配置命令
- 二、内存淘汰策略的种类及特点
- - （一）Redis 4.0以前的策略
  - （二）Redis 4.0以后增加的策略
- 三、常见的淘汰算法
- - （一）FIFO算法（先进先出）
  - （二）LRU算法（最近最少使用）
  - （三）LFU算法（最不常使用）
  - （四）LRU和LFU的选择
- 总结

Redis常见问题总结

Redis缓存预热

“宕机”服务器启动后迅速宕机，指的是服务刚上线由于Redis中没有任何数据，导致大量请求访问数据库，主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高。

而缓存预热解决的就是，在系统启动前，提前将相关的数据直接加载到缓存系统。避免用户在请求的时候，先查询数据库，再将数据库的查询到的数据缓存到Redis的问题。用户可以直接查询事先被预热的缓存数据。

解决方案：

准备工作：
- 日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据。
- 将统计结果中的数据分类，根据级别，Redis优先加载级别较高的热点数据
实施：
- 使用脚本程序固定触发数据预热过程
- 如果条件允许，使用CDN（内容分发网络），效果会更好

Redis缓存雪崩

缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。【这里指的是同一批key的过期时间相同或者Redis服务挂掉】

解决方案：

给不同的Key的TTL添加随机值
利用Redis集群提高服务的可用性
给缓存业务添加降级限流策略
给业务添加多级缓存

Redis缓存击穿

缓存击穿问题也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击

常见的解决方案有两种：

互斥锁
逻辑过期

互斥锁：

逻辑过期：

Redis缓存穿透

缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库

常见两种解决方案：

缓存空对象
布隆过滤器

Redis 中 key 的过期删除策略

数据删除策略

什么是过期数据？

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未定义的数据

注意：过期的数据真的删除了吗？不是的

删除策略比对

1. 定时删除节约内存，无占用不分时段占用CPU资源，频度高拿时间换空间

2. 惰性删除内存占用严重延时执行，CPU利用率高拿空间换时间

3. 定期删除内存定期随机清理每秒花费固定的CPU资源维护内存随机抽查，重点抽查

Redis的过期键的删除策略是指当Redis中的缓存的key过期了，Redis要如何处理。
Redis中提供了三种删除策略：
1.定时删除
当放入数据后，设置一个定时器，当定时器读秒完毕后，将对应的数据从dict中删除。
优点：内存友好，数据一旦过期就会被删除
缺点： CPU不友好，定时器耗费CPU资源，并且频繁的执行清理操作也会耗费CPU资源。用时间换空间
2.惰性删除
当数据过期的时候，不做任何操作。当访问数据的时候，查看数据是否过期，如果过期返回null，并且将数据从内存中清除。如果没过期，就直接返回数据。
优点： CPU友好，数据等到过期并且被访问的时候，才会删除。
缺点：内存不友好，会占用大量内存。用空间换时间
3.定期删除
定期删除是定时删除和惰性删除的折中方案。每隔一段时间对redisServer中的所有redisDb的expires依次进行随机抽取检查。
Redis中有一个server.hz定义了每秒钟执行定期删除的次数，每次执行的时间为250ms/server.hz。Redis中会维护一个current_db变量来标志当前检查的数据库。current_db++，当超过数据库的数量的时候，会重新从0开始。
定期检查就是执行一个循环，循环中的每轮操作会从current_db对应的数据库中随机依次取出w个key，查看其是否过期。如果过期就将其删除，并且记录删除的key的个数。如果过期的key个数大于w25%，就会继续检查当前数据库，当过期的key小于w25%，会继续检查下一个数据库。当执行时间超过规定的最大执行时间的时候，会退出检查。一次检查中可以检查多个数据库，但是最多检查数量是redisServer中的数据库个数，也就是最多只能从当前位置检查一圈。

Redis内存淘汰策略

一、Redis对过期数据的处理

Redis的内存淘汰机制主要是用于在Redis用于缓存的内存不足时，处理需要新写入且需申请额外空间的数据。

（一）相关配置

在redis.conf中：
- 配置maxmemory <bytes>，用于设置Redis的最大内存空间。若不设定该参数，默认无限制，通常会设定为物理内存的四分之三。
- 配置maxmemory-policy noeviction，用于设置淘汰策略，默认为noeviction。

（二）内存淘汰流程

客户端发起需要申请更多内存的命令（如set）。
Redis检查内存使用情况，若已使用内存大于maxmemory，则根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存（key），以换取一定的内存。
若上述步骤均无问题，则该命令执行成功。

（三）动态改配置命令

Redis支持动态改配置，无需重启。

设置最大内存：config set maxmemory 100000
设置淘汰策略：config set maxmemory-policy noeviction

二、内存淘汰策略的种类及特点

（一）Redis 4.0以前的策略

noeviction：当内存使用超过配置时会返回错误，不会驱逐任何键。（默认选项，一般不选用）
allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在整个键空间中，移除最近最少使用的key。（最常用）
volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。
allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在整个键空间中，随机移除某个key。
volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。

（二）Redis 4.0以后增加的策略

volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键。
allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键。

内存淘汰策略可通过配置文件修改，redis.conf对应的配置项是maxmemory-policy，修改对应的值即可。

三、常见的淘汰算法

（一）FIFO算法（先进先出）

思想
- 基于队列的先进先出原则，最先进入的数据会被最先淘汰掉，是最简单、最公平的思想。
实现
- 维护一个FIFO队列，按照时间顺序将各数据（已分配页面）链接起来组成队列，并将置换指针指向队列的队首。进行置换时，把置换指针所指的数据（页面）顺次换出，并把新加入的数据插到队尾即可。
缺点
- 会导致缺页率增加。随着分配页面的增加，被置换的内存页面往往是被频繁访问的，因此FIFO算法会使一些页面频繁地被替换和重新申请内存，从而导致缺页率增加。由于缺页率会随着分配页面的增加而增加，使得redis的开销也逐渐增加，所以这种算法已不再使用。

（二）LRU算法（最近最少使用）

思想
- 最近最少使用的会被优先淘汰。如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。当空间满时，最久没有访问的数据最先被淘汰掉。
实现
- 用双向链表（LinkedList）+哈希表（HashMap）实现（链表用来表示位置，哈希表用来存储和查找），在Java里有对应的数据结构LinkedHashMap。
缺点
- 在需要淘汰时，只是随机选取有限的key进行对比，排除掉访问时间最久的元素，不能选择整个候选元素的最优解，只是局部最优。默认随机选取的key的数目为5，在配置文件redis.conf中由maxmemory_samples属性的值决定，采样数量越大越接近于标准LRU算法，但也会带来性能的消耗。
- 在Redis 3.0以后增加了LRU淘汰池，进一步提高了与标准LRU算法效果的相似度。淘汰池即维护的一个数组，数组大小等于抽样数量maxmemory_samples，在每一次淘汰时，新随机抽取的key和淘汰池中的key进行合并，然后淘汰掉最旧的key，将剩余较旧的前面5个key放入淘汰池中待下一次循环使用。假如maxmemory_samples = 5，随机抽取5个元素，淘汰池中还有5个元素，相当于变相的maxmemory_samples = 10，所以进一步提高了与LRU算法的相似度。

（三）LFU算法（最不常使用）

思想
- 如果一个数据在最近一段时间很少被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。当空间满时，最小频率访问的数据最先被淘汰。
实现及问题解决
- 为每个key维护一个计数器，每次key被访问时，计数器增大，计数器越大，则认为访问越频繁。但存在以下问题：
  - 可能存在某个key在开始一个小时内有100万的访问量，但之后一小时内访问量为0，而在第二个小时内另一个key的访问量达到20万，此时第二个小时内key1会优先于key2被淘汰，尽管key2在该小时内访问量更大。
  - 当新加入的key，由于没有被访问过，初始计数器为0，若此时触发淘汰机制，会把最先添加的key最先淘汰掉。
- 解决方案：在LFU算法中维护了一个24bit的字段，被分成16 bits与8 bits两部分。第一部分（高16 bits）用来记录计数器的上次缩减时间，时间戳，单位精确到分钟。第二部分（低8 bits）用来记录计数器的当前数值，该数值反映访问频率，而非次数。
- 在redis.conf配置文件中，lfu-log-factor用来调整计数器counter的增长速度，lfu-log-factor越大，counter增长越慢。lfu-decay-time是一个以分钟为单位的数值，用来调整counter的缩减速度。

（四）LRU和LFU的选择

需要根据业务权衡到底是选择淘汰最近最少使用（LRU）还是选择最不经常使用（LFU）。总的来说，无论是LRU、LFU、TTL还是Random都是近似算法来实现的，在可靠性和性能上做了一定的平衡。在业务中应主动删除没有价值的数据，或者更新某些key的过期时间等来提高Redis的性能和空间，不能过分依赖于淘汰策略。

（此处可根据需要插入相关图片，例如LRU和LFU算法的示意图等，假设插入了一张LRU算法的示意图，如下所示）

LRU算法示意图

总结

Redis的内存淘汰策略的选取并不会影响过期的key的处理。内存淘汰策略用于处理内存不足时需要申请额外空间的数据；过期策略用于处理过期的缓存数据。要根据实际业务场景和需求合理选择内存淘汰策略，并结合主动的数据管理操作来优化Redis的性能和内存使用。