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前言

Redis的常用删除策略

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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：
  

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 ）

  • 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 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：

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总结

以上就是Redis的各种删除策略。