過期刪除策略

過期刪除策略： redis可以對key設(shè)置過期時間，因此要有相應(yīng)的機制將已過期的鍵值對刪除。

設(shè)置Redis中key的過期時間 (單位：秒)

• 1）expire key time  這是最常用的方式
• 2）setex key, seconds, value 字符串獨有的方式

如果未設(shè)置時間，那就是永不過期。 如果設(shè)置了過期時間，使用 persist key 讓key永不過期。

每當我們對一個 key 設(shè)置了過期時間，Redis 會把該 key 帶上過期時間存儲到一個過期字典（expires dict）中，也就是說過期字典保存了數(shù)據(jù)庫中所有 key 的過期時間。

過期字典存儲在 redisDb 結(jié)構(gòu)中，如下：

typedef struct redisDb {
    dict *dict;    /* 存放著所有的鍵值對 */
    dict *expires; /* 過期字典: 鍵和鍵的過期時間 */
    ....
} redisDb;
/*
	過期字典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)如下：
    過期字典的 key 是一個指針，指向某個鍵對象；
    過期字典的 value 是一個 long long 類型的整數(shù)，這個整數(shù)保存了 key 的過期時間；
*/

字典實際上是哈希表，哈希表的最大好處就是讓我們可以用 O(1) 的時間復(fù)雜度來快速查找。

當我們查詢一個 key 時，Redis首先檢查該 key是否存在于過期字典中：

• 如果不在，則正常讀取鍵值（沒有設(shè)置過期時間）
• 如果存在，則會獲取該 key 的過期時間，然后與當前系統(tǒng)時間進行比對，判定該 key是否過期

常見的三種過期刪除策略

• 定時刪除：在設(shè)置key的過期時間時，同時創(chuàng)建一個定時事件，當時間到達時，由事件處理器自動執(zhí)行key的刪除操作。
• 惰性刪除：不主動刪除過期鍵，每次從數(shù)據(jù)庫訪問key時，都檢測key是否過期，如果過期則刪除該key。
• 定期刪除：每隔一段時間「隨機」從數(shù)據(jù)庫中取出一定數(shù)量的key進行檢查，并刪除其中的過期key。

Redis使用用的過期刪除策略

Redis 采用了 惰性刪除 + 定期刪除 的方式處理過期數(shù)據(jù)，以求在合理使用 CPU 時間和避免內(nèi)存浪費之間取得平衡 。

• 惰性刪除的使用：當我們訪問一個key時，會先檢查這個key是否過期，如果過期則刪除這個key并返回給客戶端null，否則返回對應(yīng)value
• 定期刪除的使用：定期檢查一次數(shù)據(jù)庫，此配置可通過 Redis 的配置文件 redis.conf 進行配置，配置鍵為 hz 它的默認值是 hz 10( 從數(shù)據(jù)庫中隨機抽取20個key 進行過期檢查 )

Redis的定期刪除的流程

• 從過期字典中隨機抽取 20 個 key（20是寫死在代碼中的，不可修改）
• 檢查這 20個key是否過期，并刪除過期的 key
• 如果本輪檢查的已過期 key 的數(shù)量，超過 5 個(過期 key 的數(shù)量 / 20 > 25%)，則再次抽取20個檢查檢查，如果某一次該比例小于 25%，則結(jié)束檢查，然后等待下一輪再檢查

Redis 為了保證定期刪除不會出現(xiàn)循環(huán)過度，導(dǎo)致線程卡死現(xiàn)象，為此增加了定期刪除循環(huán)流程的時間上限，默認不會超過 25ms（超過就停止檢查）。

內(nèi)存淘汰策略

內(nèi)存淘汰策略：redis 的運行內(nèi)存已經(jīng)超過redis設(shè)置的最大內(nèi)存后，會使用內(nèi)存淘汰策略刪除符合條件的 key，以此來保障 Redis 高效的運行。

設(shè)置Redis最大運行內(nèi)存

 在配置文件 redis.conf 中，可以通過參數(shù) maxmemory 來設(shè)定最大運行內(nèi)存，只有在 Redis 的運行內(nèi)存達到了我們設(shè)置的最大運行內(nèi)存，才會觸發(fā)內(nèi)存淘汰策略。

不同位數(shù)的操作系統(tǒng)，maxmemory 的默認值是不同的：

• 在 64 位操作系統(tǒng)中，maxmemory 的默認值是 0，表示沒有內(nèi)存大小限制，那么不管用戶存放多少數(shù)據(jù)到 Redis 中，Redis 也不會對可用內(nèi)存進行檢查，直到 Redis 實例因內(nèi)存不足而崩潰也無作為。
• 在 32 位操作系統(tǒng)中，maxmemory 的默認值是 3G，因為 32 位的機器最大只支持 4GB 的內(nèi)存，而系統(tǒng)本身就需要一定的內(nèi)存資源來支持運行，所以 32 位操作系統(tǒng)限制最大 3 GB 的可用內(nèi)存是非常合理的，這樣可以避免因為內(nèi)存不足而導(dǎo)致 Redis 實例崩潰

Redis 內(nèi)存淘汰策略有哪些？

Redis 內(nèi)存淘汰策略共有八種，這八種策略大體分為「不進行數(shù)據(jù)淘汰」和「進行數(shù)據(jù)淘汰」兩類策略

不進行數(shù)據(jù)淘汰的策略：

• noeviction（Redis3.0之后，默認的內(nèi)存淘汰策略）：它表示當運行內(nèi)存超過最大設(shè)置內(nèi)存時，不淘汰任何數(shù)據(jù)，而是不再提供服務(wù)，直接返回錯誤
• 進行數(shù)據(jù)淘汰的策略（ 又可以細分為在設(shè)置了過期時間的數(shù)據(jù)中進行淘汰和在所有數(shù)據(jù)范圍內(nèi)進行淘汰這兩類策略 ）

在設(shè)置了過期時間的數(shù)據(jù)中進行淘汰：

• volatile-random：隨機淘汰設(shè)置了過期時間的任意鍵值
• volatile-ttl：優(yōu)先淘汰更早過期的鍵值
• volatile-lru（Redis3.0 之前，默認的內(nèi)存淘汰策略）：淘汰所有設(shè)置了過期時間的鍵值中，最久未使用的鍵值
• volatile-lfu（Redis 4.0 后新增的內(nèi)存淘汰策略）：淘汰所有設(shè)置了過期時間的鍵值中，最少使用的鍵值

在所有數(shù)據(jù)范圍內(nèi)進行淘汰：

• allkeys-random：隨機淘汰任意鍵值
• allkeys-lru：淘汰整個鍵值中最久未使用的鍵值
• allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增的內(nèi)存淘汰策略）：淘汰整個鍵值中最少使用的鍵值

可以使用 config get maxmemory-policy 命令，來查看當前 Redis 的內(nèi)存淘汰策略，命令如下：

 127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
 1) "maxmemory-policy"
 2) "noeviction"

Redis 使用的是 noeviction 類型的內(nèi)存淘汰策略，它是 Redis 3.0 之后默認使用的內(nèi)存淘汰策略，表示當運行內(nèi)存超過最大設(shè)置內(nèi)存時，不淘汰任何數(shù)據(jù)，但新增操作會報錯。

設(shè)置內(nèi)存淘汰策略有兩種方法：

• 方式一：通過config set maxmemory-policy <策略>命令設(shè)置。立即生效，不需要重啟 Redis 服務(wù)，但重啟 Redis 之后，設(shè)置就會失效
• 方式二：通過修改 Redis 配置文件修改，設(shè)置maxmemory-policy <策略>，重啟 Redis 服務(wù)后配置不會丟失（修改了配置文件，必須重啟Redis服務(wù)，設(shè)置才能生效）

LRU 算法和 LFU 算法有什么區(qū)別？

LRU全稱是 Least Recently Used 翻譯為 最近最少使用，會選擇淘汰最近最少使用的數(shù)據(jù)

Redis 并沒有使用這樣的方式實現(xiàn) LRU 算法，因為傳統(tǒng)的 LRU 算法存在兩個問題：

• 需要用鏈表管理所有的緩存數(shù)據(jù)，這會帶來額外的空間開銷；
• 當有數(shù)據(jù)被訪問時，需要在鏈表上把該數(shù)據(jù)移動到頭端，如果有大量數(shù)據(jù)被訪問，就會帶來很多鏈表移動操作，會很耗時，進而會降低 Redis 緩存性能。

Redis 是如何實現(xiàn) LRU 算法的？

Redis 實現(xiàn)的是一種近似 LRU 算法，目的是為了更好的節(jié)約內(nèi)存，它的實現(xiàn)方式是在 Redis 的對象結(jié)構(gòu)體中添加一個額外的字段，用于記錄此數(shù)據(jù)的最后一次訪問時間。

當 Redis 進行內(nèi)存淘汰時，會使用隨機采樣的方式來淘汰數(shù)據(jù)，它是隨機取 5 個值（此值可配置），然后淘汰最久沒有使用的那個。

Redis 實現(xiàn)的 LRU 算法的優(yōu)點：

• 不用為所有的數(shù)據(jù)維護一個大鏈表，節(jié)省了空間占用
• 不用在每次數(shù)據(jù)訪問時都移動鏈表項，提升了緩存的性能

但是 LRU 算法有一個問題，無法解決緩存污染問題，比如應(yīng)用一次讀取了大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)只會被讀取這一次，那么這些數(shù)據(jù)會留存在 Redis 緩存中很長一段時間，造成緩存污染。因此，在 Redis 4.0 之后引入了 LFU 算法來解決這個問題

什么是 LFU 算法？

LFU 全稱是 Least Frequently Used 翻譯為最近最不常用的，LFU 算法是根據(jù)數(shù)據(jù)訪問次數(shù)來淘汰數(shù)據(jù)的，它的核心思想是"如果數(shù)據(jù)過去被訪問多次，那么將來被訪問的頻率也更高"。所以， LFU 算法會記錄每個數(shù)據(jù)的訪問次數(shù)。當一個數(shù)據(jù)被再次訪問時，就會增加該數(shù)據(jù)的訪問次數(shù)。這樣就解決了偶爾被訪問一次之后，數(shù)據(jù)留存在緩存中很長一段時間的問題，相比于 LRU 算法也更合理一些.

Redis 是如何實現(xiàn) LFU 算法的？

LFU 算法相比于 LRU 算法的實現(xiàn)，多記錄了「數(shù)據(jù)的訪問頻次」的信息。

Redis 對象的結(jié)構(gòu)如下：

 typedef struct redisObject {
     ...
     unsigned lru:24;  // 24 bits，用于記錄對象的訪問信息
     ...
 } robj;

Redis 對象頭中的 lru 字段，在 LRU 算法下和 LFU 算法下使用方式并不相同。

 在 LRU 算法中，Redis 對象頭的 24 bits 的 lru 字段是用來記錄 key 的訪問時間戳，因此在 LRU 模式下，Redis可以根據(jù)對象頭中的 lru 字段記錄的值，來比較最后一次 key 的訪問時間長，從而淘汰最久未被使用的 key。

在 LFU 算法中，Redis對象頭的 24 bits 的 lru 字段被分成兩段來存儲，高 16bit 存儲 ldt(Last Decrement Time)，低 8bit 存儲 logc(Logistic Counter)。

• ldt 是用來記錄 key 的訪問時間戳
• logc 是用來記錄 key 的訪問頻次，它的值越小表示使用頻率越低，越容易淘汰，每個新加入的 key 的logc 初始值為 5。

注意：logc并不是單純的訪問次數(shù)，而是訪問頻次(訪問頻率)，因為logc會隨時間推移而衰減的。

在每次 key 被訪問時，會先對 logc 做一個衰減操作，衰減的值跟前后訪問時間的差距有關(guān)系，如果上一次訪問的時間與這一次訪問的時間差距很大，那么衰減的值就越大，這樣實現(xiàn)的 LFU 算法是根據(jù)訪問頻率來淘汰數(shù)據(jù)的，而不只是訪問次數(shù)。訪問頻率需要考慮 key 的訪問是多長時間段內(nèi)發(fā)生的。key 的先前訪問距離當前時間越長，那么這個 key 的訪問頻率相應(yīng)地也就會降低，這樣被淘汰的概率也會更大。

對 logc 做完衰減操作后，就開始對 logc 進行增加操作，增加操作并不是單純的 + 1，而是根據(jù)概率增加，如果 logc 越大的 key，它的 logc 就越難再增加。

所以，Redis 在訪問 key 時，對于 logc 是這樣變化的： 先按照上次訪問距離當前的時長，來對 logc 進行衰減；  然后，再按照一定概率增加 logc 的值

redis.conf 提供了兩個配置項，用于調(diào)整 LFU 算法從而控制 logc 的增長和衰減：

• lfu-decay-time：用于調(diào)整 logc 的衰減速度，它是一個以分鐘為單位的數(shù)值，默認值為1，lfu-decay-time 值越大，衰減越慢；
• lfu-log-factor：用于調(diào)整 logc 的增長速度，lfu-log-factor 值越大，logc 增長越慢。

到此這篇關(guān)于Redis過期刪除策略與內(nèi)存淘汰策略的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis刪除策略內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！