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前言

Redis的常用刪除策略

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一、過期數據

Redis是一種內存級數據庫，所有數據均存放在內存中，內存中的數據可以通過TTL指令獲取其狀態

• XX ：具有時效性的數據
• -1 ：永久有效的數據
• -2 ：已經過期的數據或被刪除的數據或未定義的數據

注：過期數據并不是真的被刪除了

二、數據刪除策略

數據刪除策略的目標：在內存占用與CPU占用之間尋找一種平衡，顧此失彼都會造成整體redis性能的下降，甚至引發服務器宕機或內存泄露。
1. 定時刪除
2. 惰性刪除
3. 定期刪除

2.1定時刪除

• 創建一個定時器，當key設置有過期時間，且過期時間到達時，由定時器任務立即執行對鍵的刪除操作
• 優點：節約內存，到時就刪除，快速釋放掉不必要的內存占用
• 缺點：CPU壓力很大，無論CPU此時負載量多高，均占用CPU，會影響redis服務器響應時間和指令吞吐量
• 總結：用處理器性能換取存儲空間（拿時間換空間）

2.2惰性刪除

• 數據到達過期時間，不做處理。等下次訪問該數據時
  • 如果未過期，返回數據
  • 發現已過期，刪除，返回不存在
• 優點：節約CPU性能，發現必須刪除的時候才刪除
• 缺點：內存壓力很大，出現長期占用內存的數據
• 總結：用存儲空間換取處理器性能（拿空間換時間）

2.3 定期刪除

我們可以發現定時刪除和惰性刪除方案都走了極端，會舍棄一個空間或者時間，那么有沒有折中的方案呢？有，那就是定期刪除

定期刪除邏輯

• Redis啟動服務器初始化時，讀取配置server.hz的值，默認為10
• 每秒鐘執行server.hz次serverCron()中的方法—databasesCron()—activeExpireCycle()
• activeExpireCycle()對每個expires[]逐一進行檢測，每次執行250ms/server.hz
  對某個expires[]檢測時，隨機挑選W個key檢測
  • 如果key超時，刪除key
  • 如果一輪中刪除的key的數量>W * 25%，循環該過程
  • 如果一輪中刪除的key的數量≤W * 25%，檢查下一個expires[]，0-15循環
  • W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP屬性值
• 參數current_db用于記錄activeExpireCycle() 進入哪個expires[*] 執行
• 如果activeExpireCycle()執行時間到期，下次從current_db繼續向下執行
  Redis存儲空間圖：
  

定期刪除:周期性輪詢redis庫中的時效性數據，采用隨機抽取的策略，利用過期數據占比的方式控制刪除頻度

• 優點1：CPU性能占用設置有峰值，檢測頻度可自定義設置
• 優點2：內存壓力不是很大，長期占用內存的冷數據會被持續清理
• 總結：周期性抽查存儲空間 （隨機抽查，重點抽查）

2.4 刪除策略比對

刪除策略	優點	缺點	核心思想
定時刪除	節約內存，不占用	不分時段占用CPU資源，頻度高	拿時間換空間
惰性刪除	延時執行，CPU利用率高	內存占用嚴重	拿空間換時間
定期刪除	內存定期隨機清理，每秒花費固定的CPU資源維護內存，不太耗費CPU資源	無明顯缺點	隨機抽查，重點抽查

三、逐出算法

當新數據進入redis時，如果內存不足怎么辦？

• Redis使用內存存儲數據，在執行每一個命令前，會調用freeMemoryIfNeeded()方法檢測內存是否充足。如果內存不滿足新加入數據的最低存儲要求，redis要臨時刪除一些數據為當前指令清理存儲
  空間。清理數據的策略稱為逐出算法。
  注意：逐出數據的過程不是100%能夠清理出足夠的可使用的內存空間，如果不成功則反復執行。當對所有數據嘗試完畢后，如果不能達到內存清理的要求，將出現錯誤信息拋出異常：(error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory。

3.1影響數據逐出的相關配置

• maxmemory最大可使用內存：
  占用物理內存的比例，默認值為0，表示不限制,生產環境中根據需求設定，通常設置在50%以上。

• maxmemory-samples每次選取待刪除數據的個數：
  選取數據時并不會全庫掃描，導致嚴重的性能消耗，降低讀寫性能。因此采用隨機獲取數據的方式作為待檢測刪除數據

• maxmemory-policy刪除策略：
  檢測易失數據（可能會過期的數據集server.db[i].expires ）

  • ① volatile-lru：挑選最近最少使用的數據淘汰
  • ② volatile-lfu：挑選最近使用次數最少的數據淘汰
  • ③ volatile-ttl：挑選將要過期的數據淘汰
  • ④ volatile-random：任意選擇數據淘汰

  檢測全庫數據（所有數據集server.db[i].dict ）

  • ⑤ allkeys-lru：挑選最近最少使用的數據淘汰
  • ⑥ allkeys-lfu：挑選最近使用次數最少的數據淘汰
  • ⑦ allkeys-random：任意選擇數據淘汰

  放棄數據驅逐

  • ⑧ no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據（redis4.0中默認策略），會引發錯誤OOM（Out OfMemory）達到最大內存后的，對被挑選出來的數據進行刪除的策略

LRU和LFU區別圖解：

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總結

以上就是Redis的各種刪除策略。