Redis之删除策略

文章目录

  • 前言
  • 一、过期数据
  • 二、数据删除策略
    • 2.1定时删除
    • 2.2惰性删除
    • 2.3 定期删除
    • 2.4 删除策略比对
  • 三、逐出算法
    • 3.1影响数据逐出的相关配置
  • 总结


前言

Redis的常用删除策略


一、过期数据

Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态

  • XX :具有时效性的数据
  • -1 :永久有效的数据
  • -2 :已经过期的数据或被删除的数据或未定义的数据

注:过期数据并不是真的被删除了

二、数据删除策略

数据删除策略的目标:在内存占用与CPU占用之间寻找一种平衡,顾此失彼都会造成整体redis性能的下降,甚至引发服务器宕机或内存泄露。
1. 定时删除
2. 惰性删除
3. 定期删除

2.1定时删除

  • 创建一个定时器,当key设置有过期时间,且过期时间到达时,由定时器任务立即执行对键的删除操作
  • 优点:节约内存,到时就删除,快速释放掉不必要的内存占用
  • 缺点:CPU压力很大,无论CPU此时负载量多高,均占用CPU,会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量
  • 总结:用处理器性能换取存储空间(拿时间换空间)

2.2惰性删除

  • 数据到达过期时间,不做处理。等下次访问该数据时
    • 如果未过期,返回数据
    • 发现已过期,删除,返回不存在
  • 优点:节约CPU性能,发现必须删除的时候才删除
  • 缺点:内存压力很大,出现长期占用内存的数据
  • 总结:用存储空间换取处理器性能(拿空间换时间)

2.3 定期删除

我们可以发现定时删除和惰性删除方案都走了极端,会舍弃一个空间或者时间,那么有没有折中的方案呢?有,那就是定期删除

定期删除逻辑

  • Redis启动服务器初始化时,读取配置server.hz的值,默认为10
  • 每秒钟执行server.hz次serverCron()中的方法—databasesCron()—activeExpireCycle()
  • activeExpireCycle()对每个expires[]逐一进行检测,每次执行250ms/server.hz
    对某个expires[
    ]检测时,随机挑选W个key检测
    • 如果key超时,删除key
    • 如果一轮中删除的key的数量>W * 25%,循环该过程
    • 如果一轮中删除的key的数量≤W * 25%,检查下一个expires[],0-15循环
    • W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值
  • 参数current_db用于记录activeExpireCycle() 进入哪个expires[*] 执行
  • 如果activeExpireCycle()执行时间到期,下次从current_db继续向下执行
    Redis存储空间图:
    在这里插入图片描述

定期删除:周期性轮询redis库中的时效性数据,采用随机抽取的策略,利用过期数据占比的方式控制删除频度

  • 优点1:CPU性能占用设置有峰值,检测频度可自定义设置
  • 优点2:内存压力不是很大,长期占用内存的冷数据会被持续清理
  • 总结:周期性抽查存储空间 (随机抽查,重点抽查)

2.4 删除策略比对

删除策略优点缺点核心思想
定时删除节约内存,不占用不分时段占用CPU资源,频度高拿时间换空间
惰性删除延时执行,CPU利用率高内存占用严重拿空间换时间
定期删除内存定期随机清理,每秒花费固定的CPU资源维护内存,不太耗费CPU资源无明显缺点随机抽查,重点抽查

三、逐出算法

当新数据进入redis时,如果内存不足怎么办?

  • Redis使用内存存储数据,在执行每一个命令前,会调用freeMemoryIfNeeded()方法检测内存是否充足。如果内存不满足新加入数据的最低存储要求,redis要临时删除一些数据为当前指令清理存储
    空间。清理数据的策略称为逐出算法
    注意:逐出数据的过程不是100%能够清理出足够的可使用的内存空间,如果不成功则反复执行。当对所有数据尝试完毕后,如果不能达到内存清理的要求,将出现错误信息抛出异常:(error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory。

3.1影响数据逐出的相关配置

  • maxmemory最大可使用内存:
    占用物理内存的比例,默认值为0,表示不限制,生产环境中根据需求设定,通常设置在50%以上。

  • maxmemory-samples每次选取待删除数据的个数:
    选取数据时并不会全库扫描,导致严重的性能消耗,降低读写性能。因此采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据

  • maxmemory-policy删除策略:
    检测易失数据(可能会过期的数据集server.db[i].expires )

    • volatile-lru:挑选最近最少使用的数据淘汰
    • volatile-lfu:挑选最近使用次数最少的数据淘汰
    • volatile-ttl:挑选将要过期的数据淘汰
    • volatile-random:任意选择数据淘汰

    检测全库数据(所有数据集server.db[i].dict )

    • allkeys-lru:挑选最近最少使用的数据淘汰
    • allkeys-lfu:挑选最近使用次数最少的数据淘汰
    • allkeys-random:任意选择数据淘汰

    放弃数据驱逐

    • no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略),会引发错误OOM(Out OfMemory)达到最大内存后的,对被挑选出来的数据进行删除的策略

LRU和LFU区别图解:
在这里插入图片描述


总结

以上就是Redis的各种删除策略。

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