Redis中過期鍵刪除策略和數據逐出策略的示例分析

這篇文章主要介紹Redis中過期鍵刪除策略和數據逐出策略的示例分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

Redis作為一個高性能的內存NoSQL數據庫，其容量受到最大內存限制的限制。

在實際生產環境中使用Redis時，偶然會覺得Redis的內存占用要比自己預想的大。事實上，Redis占用的內存除了保存鍵值對所需的開銷外，還有一些運行時產生的額外內存，包括：

• 過期Key所占空間

• 漸進式Rehash導致未及時刪除的空間

• Redis管理數據，包括底層數據結構開銷，客戶端信息，讀寫緩沖區等

• 主從復制，bgsave時的額外開銷

Redis的漸進式Rehash，在筆者介紹Concurrenthashmap擴容的時候，做了簡單的介紹，點擊查看

Redis的主從復制，則在筆者的另一篇博客里做了詳細的介紹，點擊查看

所以本文將主要圍繞過期Key的回收問題進行講解。

過期鍵的刪除策略

如果Redis的一個鍵是過期的，那它到了過期時間之后并不是馬上就從內存中被刪除，而是采用了三種不同的刪除策略：

1. 立即刪除

2. 惰性刪除

3. 定時刪除

其中第二種為被動刪除，第一種和第三種為主動刪除，而且第一種實時性更高。

1.立即刪除

立即刪除是指，在設置鍵的過期時間時，創建一個回調事件，當過期時間達到時，由時間處理器自動執行鍵的刪除操作。
立即刪除能保證內存中數據的最大新鮮度，因為它保證過期鍵值會在過期后馬上被刪除，其所占用的內存也會隨之釋放。但是立即刪除對cpu是最不友好的。因為刪除操作會占用cpu的時間，如果剛好碰上了cpu正在做排序等計算的時候，就會給cpu造成額外的壓力。

而且目前redis事件處理器對時間事件的處理方式--無序鏈表，查找一個key的時間復雜度為O(n)，所以并不適合用來處理大量的時間事件。

2.惰性刪除

惰性刪除是指，某個鍵值過期后，此鍵值不會馬上被刪除，而是等到下次被使用的時候，才會被檢查到過期，此時才能得到刪除。所以惰性刪除的缺點很明顯：浪費內存。

舉個例子，對于一些按時間點來更新的數據，比如log日志，過期后在很長的一段時間內可能都得不到訪問，這樣在這段時間內就要浪費這么多內存來存log。

3.定時刪除

從上面分析來看，立即刪除會短時間內占用大量cpu，惰性刪除會在一段時間內浪費內存，所以定時刪除是一個折中的辦法。

定時刪除是指：每隔一段時間執行一次刪除操作，并通過限制刪除操作執行的時長和頻率，來減少刪除操作對cpu的影響。另一方面定時刪除也有效的減少了因惰性刪除帶來的內存浪費。

過期Key清理算法

Redis過期Key清理的機制對清理的頻率和最大時間都有限制，在盡量不影響正常服務的情況下，進行過期Key的清理，以達到長時間服務的性能最優。

Redis會周期性的隨機測試一批設置了過期時間的key并進行處理。測試到的已過期的key將被刪除。具體的算法如下:

1. Redis配置項hz定義了serverCron任務的執行周期，默認為10，即CPU空閑時每秒執行10次;

2. 每次過期key清理的時間不超過CPU時間的25%，即若hz=1，則一次清理時間最大為250ms，若hz=10，則一次清理時間最大為25ms;

3. 清理時依次遍歷所有的db;

4. 從db中隨機取20個key，判斷是否過期，若過期，則逐出;

5. 若有5個以上key過期，則重復步驟4，否則遍歷下一個db;

6. 在清理過程中，若達到了25%CPU時間，退出清理過程;

這是一個基于概率的簡單算法，基本的假設是抽出的樣本能夠代表整個key空間，redis持續清理過期的數據直至將要過期的key的百分比降到了25%以下。
由于算法采用的隨機取key判斷是否過期的方式，故幾乎不可能清理完所有的過期Key。
調高hz參數可以提升清理的頻率，過期key可以更及時的被刪除，但hz太高會增加CPU時間的消耗。

數據逐出策略

在redis中，允許用戶設置最大使用內存大小maxmemory（需要配合maxmemory-policy使用），設置為0表示不限制(默認配置)。 生產環境中需要設置此值，最好不超過內存60%-70%。 當redis內存數據集快到達maxmemory時，redis會實行數據淘汰策略。

Redis提供6種數據淘汰策略。在逐出算法中，根據用戶設置的逐出策略，選出待逐出的key，直到當前內存小于最大內存值為止。

可選逐出策略如下：

1. volatile-lru：從已設置過期時間的數據集中挑選最近最少使用的數據淘汰

2. volatile-ttl：從已設置過期時間的數據集中挑選將要過期的數據淘汰

3. volatile-random：從已設置過期時間的數據集中任意選擇數據 淘汰

4. allkeys-lru：從數據集中挑選最近最少使用的數據淘汰

5. allkeys-random：從數據集中任意選擇數據淘汰

6. no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據

• 在redis2.8中默認策略是volatile-lru

• 在redis3.2和redis4.0中默認策略是no-eviction

如果使用no-eviction時，當內存不足，Redis會返回OOM的錯誤信息
(error) OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'.

當cache中沒有符合清除條件的key時，回收策略 volatile-lru, volatile-random 和volatile-ttl 將會和策略 noeviction 一樣直接返回錯誤。
選擇正確的回收策略是很重要的，取決于你的應用程序的訪問模式。使用INFO命令輸出來監控緩存命中和錯過的次數，以調優Redis的配置。

通用規則如下：

• 如果期望用戶請求呈現冪律分布(power-law distribution)，也就是，期望一部分子集元素被訪問得遠比其他元素多時，可以使用allkeys-lru策略。

• 如果期望是循環周期的訪問，所有的鍵被連續掃描，或者期望請求符合平均分布(每個元素以相同的概率被訪問)，可以使用allkeys-random策略。

• 如果期望是讓redis使用緩存對象設置的TTL值，確定哪些對象應該是較好的清除候選項，可以使用volatile-ttl策略。

以上是“Redis中過期鍵刪除策略和數據逐出策略的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！