Redis_缓存2_缓存删除和淘汰策略

14.5 缓存数据的删除和替换

14.5.1 过期数据

可以使用ttl查看key的状态。已过期的数据,redis并未马上删除。优先去执行读写数据操作,删除操作延后执行。

14.5.2 删除策略

redis中每一个value对应一个内存地址,在expires,一个内存地址,对应一个时间截,如果达到指定时间,就完成删除处理
在这里插入图片描述
三种删除策略

  • 定时删除:创建一个定时器,当key设置过期时间已到达,删除key,同时expires中也删除

    • 优点:节约内存
    • 缺点:对于cpu实时处理压力影响,对redis执行的效率有影响
  • 惰性删除:数据到达过期时间,先不做删除,直到下次访问该数据时,再做删除(以空间换时间

    • 执行流程:在get数据时,先执行redis中一个内部函数 expireIfNeeded(),如果没有过期,就返回,如果已过期,就删除,返回-2
    • 优点:节约CPU资源
    • 缺点:内存占用过大。
  • 定期删除

    • redis启动服务时,读取server.hz的值,默认为10,可以通过info server指令查看
    • 每秒钟执行server.hz次定时轮询,调用serverCron()函数,函数中又执行databasesCron(),对16数据库进行轮询,执行了activeExpireCycle(),检测其中元素的过期情况。每次轮询都执行250ms/server.hz时长。随机从对应的库中抽取20个(默认)key进行检测
    • 如果key已过期,则删除key
    • 如果一轮中删除的key数量>w*25%,则再次循环刚才的过程
    • 如果一轮中删除的key数量<=w*25%,则开始检查下一个库

redis中使用惰性删除和定期删除

14.5.3 逐出算法

通过 配置文件 maxmemory < bytes>来设置最大缓存容量。一般情况,建议设置为总数据的15%到30%,在实际生产环境下,可以设置50%。如果不设置,默认全部使用

redis缓存淘汰策略

淘汰策略
noevction不淘汰
进行数据淘汰
过期数据淘汰
所有数据淘汰
volatile-lru
volatile-lfu
volatile-ttl
volatile-random
allkeys-lru
allkeys-lfu
allkeys-random

在redis默认情况下,不进行数据淘汰noevction,一旦缓存被写满了,再有写请求,redis直接返回错误。

过期数据淘汰策略,先限定了,数据都是在过期范围。

  • valotile-ttl:在进行筛选时,根据过期时间先后顺序进行一个删除,越早过期的越先被删除
  • valotile-random:在设置了过期时间的键值对中,进行随机删除
  • valotile-lru:会使用LRU算法筛选设置了过期的键值对
  • valotile-lfu:会使用LFU算法筛选设置了过期的键值对

所有数据淘汰策略:

  • allkeys-random:从所有键值对中随机筛选并删除
  • allkeys-lru:从所有键值对中采用LRU算法进行筛选删除
  • allkeys-lfu:从所有键值对中采用LFU算法进行筛选删除

LRU算法
算法Least Recently Used,最近最少使用原则,最近不用的数据会被筛选出来,最近频繁使用的数据会保留

lru算法,需要使用链表来管理所有缓存数据,带来内存开销。有数据被访问时,需要执行链表数据的移动,会降低redis性能。

记录数据最后一次访问的时间截,第一次会随机选出N个数据,作为一个候选集合,作一个排序,再把lru最小的数据进行淘汰

上面提到的N的配置:maxmemory-samples 5

LFU算法
算法Least Frequently Used,最不常用原则。根据历史访问频率来淘汰数据。

每个数据块都有一个引用计数,按引用计数来排序。如果引用计数相同,按照时间排序

  • 新加入的数据放在队尾,引用计为1
  • 当数据被访问,引用计数增加,队列重排
  • 当需要淘汰数据时,将队列尾部的数据块删除

逐出算法选择:maxmemory-policy noeviction

  • 优先使用allkeys-lru策略。
  • 如果业务数据访问频率差别不大,可以建议使用allkeys-random。
  • 首推的新闻、置顶视频,不设置过期时间,可以建议使得volatile-lru。

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