数据删除与淘汰策略

 

 

  1.过期数据

    • Redis中的数据特征

      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

      TTL返回的值有三种情况:正数,-1,-2

      • 正数:代表该数据在内存中还能存活的时间
      • -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

      删除策略就是针对已过期数据的处理策略,已过期的数据是真的就立即删除了吗?其实也不是,我们会有多种删除策略,是分情况的,在不同的场景下使用不同的删除方式会有不同效果。

       过期数据是一块独立的存储空间,Hash结构,field是内存地址,value是过期时间,保存了所有key的过期描述,在最终进行过期处理的时候,对该空间的数据进行检测, 当时间到期之后通过field找到内存该地址处的数据,然后进行相关操作。

 

  2.数据删除策略

 

  • 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)

 

  • 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,我们需要判断

       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(拿时间换空间)
  • 定期删除

  • 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()-------->databasesCron()--------->activeExpireCycle()
  • activeExpireCycle()对每个expires[*]逐一进行检测,每次执行耗时: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

总的来说:定期删除就是周期性轮询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

  • 特点1:CPU性能占用设置有峰值,检测频度可自定义设置
  • 特点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)

  删除策略对比

  1:定时删除:

节约内存,无占用,
不分时段占用CPU资源,频度高,
拿时间换空间

  2:惰性删除:

内存占用严重
延时执行,CPU利用率高
拿空间换时间

  3: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
随机抽查,重点抽查

 

  3.数据淘汰策略(逐出算法)

    淘汰策略概述

当新数据进入redis时,如果内存不足怎么办?在执行每一个命令前,会调用freeMemoryIfNeeded()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, 如不能达到内存清理的要求,将出现错误信息如下

(error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory'

  

    策略配置

1:最大可使用内存,即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 ?mb

2:每次选取待删除数据的个数,采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据

maxmemory-samples count

3:对数据进行删除的选择策略

maxmemory-policy policy
  •   数据删除的策略policy
    •   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
allkeLyRs-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,相当于随机
    • 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OOM(Out Of Memory)
    • 注意:这些策略是配置到哪个属性上
    • maxmemory-policy volatile-lru

 

posted @ 2020-09-07 15:41  L_697  阅读(258)  评论(0)    收藏  举报