redis的一些高级特性(1)

Redis数据删除和淘汰策略

1 数据删除

1.1 为什么要删除数据?

由于redis数据是存放在内存中的,内存的大小是有限的,且部分数据是有时间限制的.在redis中,我们获取数据状态分为3中情况, 整数 (可存活时间[s]) , -1 (永久态) ,-2 (已过期).针对已过期的数据,我们要进行一些删除操作 [当然,我们对非过期数据也是可以操作的].

1.2 时效数据的存储结构

1.3 删除数据的策略

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cpu性能 换取 存储空间

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，我们需要判断

1. 如果未过期，返回数据
2. 发现已过期，删除，返回不存在

这种方式的优缺点

• 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 缓解 cpu性能 不足

3 定期删除

定期删除是 对 定时删除 和 惰性删除 的结合.既兼顾了cup性能压力,也考虑了内存不足问题.

具体操作策略:
Redis 默认会每秒进行十次过期扫描，过期扫描不会遍历过期字典中所有的 key，而是采用了一种简单的贪心策略。
1 从过期字典中随机w个key；
2 删除这w个key中已经过期的 key；
3 如果过期的key比率超过 1/4，那就 重复操作1；
这样，为了保证过期扫描不会出现循环过度，导致线程卡死现象，算法还增加了扫描时间的上限，默认不会超过 25ms。

当超时时:

• 用参数current_db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

2 淘汰策略

2.1 什么叫数据淘汰策略？什么样的应用场景需要用到数据淘汰策略？

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'	

2.2 数据删除策略 [3类 8种]

第一类：检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires ）

volatile-lru[least recently used]：挑选长时间未使用数据淘汰
volatile-lfu[least frequently used]：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

第二类：检测全库数据（所有数据集server.db[i].dict ）

allkeys-lru：挑选长时间未使用数据淘汰
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

第三类：放弃数据驱逐

maxmemory-policy volatile-lru