Redis原理 - 内存策略
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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;另外一个用来记录 key-TTL
typedef struct redisDb {dict *dict; // 存放所有 key 和 value 的地方dict *expires; // 存放每一个 key 及其对应的 TTL 存活时间,只包含设置了 TTL 的 keydict *blocking_keys; dict *ready_keys;dict *watched_keys;int id; // Database ID :0 ~ 15long long avg_ttl; unsigned long expires_cursor; // expire 检查时在 dict 中抽样的索引位置list *defrag_later; // 等待碎片整理的 key 列表
} redisDb;
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 和 key-ttl
是不是 TTL 到期就立刻删除呢?
答:并不是到期立刻删除,而是采用 惰性删除 和 周期删除。
#删除策略
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定时删除:TTL 到期后,立刻删除对应的 key
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惰性删除: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。
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周期删除: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 会设置一个定时任务 serverCron(),按照 server.hz 的频率来执行过期 key 清理,模式为 SLOW,默认为 10
- Redis 的每个事情循环前会调用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。
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执行清理耗时不超过一次执行周期的25%.
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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 (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
#淘汰策略
内存淘汰就是当 Redis 内存使用达到设置的阈值时,Redis 主动挑选部分 key 删除以释放更多的内存的流程。Redis 会在处理客户端命令的方法 processCommand() 中尝试做内存淘汰。
Redis 一共支持 8 种淘汰策略
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noeviction:当内存使用超过配置的时候会返回错误,不会驱逐任何键。
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allkeys-lru:加入键的时候,如果过限,首先通过LRU算法驱逐最久没有使用的键。
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volatile-lru:加入键的时候如果过限,首先从设置了过期时间的键集合中驱逐最久没有使用的键。
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allkeys-random:加入键的时候如果过限,从所有key随机删除。
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volatile-random:加入键的时候如果过限,从过期键的集合中随机驱逐。
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volatile-ttl:从配置了过期时间的键中驱逐马上就要过期的键。
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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。
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allkeys-lfu:从所有键中驱逐使用频率最少的键。
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。
typedef struct redisObject(unsigned type:4;//对象类型unsigned encoding:4;// 编码方式unsigned lru:LRU_BITS;//LRU: 以秒为单位记录最近一次访问时间,长度24bit//LFU: 高16位以分钟为单位记录最近一次访问时间,低8位记录逻辑访问次数int refcount; // 引用计数,计数为0则可以回收void *ptr; // 数据指针,指向真实数据
) robj;
LRU 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 1 / (旧次数 * lfu_log_factor + 1),记录为 R,lfu_log_factor 默认为 10
- 如果 R < P,则计数器 + 1,且最大不超过 255
- 访问次数会随时间缩减,距离上一次访问时间每隔 lfu_decay_time 分钟(默认 1),计数器 -1
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