删除策略

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。

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

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）

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()——>databaseCron()——>activeExpireCycle()
acctiveExprieCycle()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=ACTIE_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
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：
CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置
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）

问：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()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。

maxmemory

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

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检测删除数据

maxmemory-policy

达到最大内存后的，对被挑选出来的数据进行删除的策略

检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires）
（1）volatile-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
（2）volatile-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
（3）volatile-ttl：挑选将要过期的数据淘汰
（4）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）
（5）allkeys-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
（6）allkeys-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
（7）allkeys-random：任意选择数据淘汰
放弃数据驱逐
（8）no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据（redis4.0中默认策略），会引发错误OOM（Out Of Memory）

配置文件中
maxmemory-policy volatile-lru

posted @ 2023-05-30 16:59 小肚腩吖阅读(21) 评论(0) 收藏举报

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