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Redis 内存回收

Redis 内存回收



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Redis 中数据过期策略采用定期删除+惰性删除策略结合起来,以及采用淘汰策略来兜底。

定期删除策略:Redis 启用一个定时器定时监视所有的 key,判断key是否过期,过期的话就删除。这种策略可以保证过期的 key 最终都会被删除,但是也存在严重的缺点:每次都遍历内存中所有的数据,非常消耗 CPU 资源,并且当 key 已过期,但是定时器还处于未唤起状态,这段时间内 key 仍然可以用。

惰性删除策略:在获取 key 时,先判断 key 是否过期,如果过期则删除。这种方式存在一个缺点:如果这个 key 一直未被使用,那么它一直在内存中,其实它已经过期了,会浪费大量的空间。

这两种策略天然的互补,结合起来之后,定时删除策略就发生了一些改变,不在是每次扫描全部的 key 了,而是随机抽取一部分 key 进行检查,这样就降低了对 CPU 资源的损耗,惰性删除策略互补了为检查到的key,基本上满足了所有要求。但是有时候就是那么的巧,既没有被定时器抽取到,又没有被使用,这些数据又如何从内存中消失?没关系,还有内存淘汰机制,当内存不够用时,内存淘汰机制就会上场。

内存淘汰机制
内存淘汰机制就保证了在redis的内存占用过多的时候,去进行内存淘汰,也就是删除一部分key,保证redis的内存占用率不会过高。

redis 提供 6种数据淘汰策略:
volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中随机移除key
allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key(这个是最常用的)
allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错,无法写入新数据,一般不采用
4.0版本后增加以下两种:
volatile-lfu:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最不经常使用的数据淘汰
allkeys-lfu:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最不经常使用的key


1. 过期key处理

Redis之所以性能强,最主要的原因就是基于内存存储。然而单节点的Redis其内存大小不宜过大,会影响持久化或主从同步性能。我们可以通过修改配置文件来设置Redis的最大内存:
1653983341150.png
当内存使用达到上限时,就无法存储更多数据了。为了解决这个问题,Redis提供了一些策略实现内存回收:
内存过期策略
在学习Redis缓存的时候我们说过,可以通过expire命令给Redis的key设置TTL(存活时间):
1653983366243.png

可以发现,当key的TTL到期以后,再次访问name返回的是nil,说明这个key已经不存在了,对应的内存也得到释放。从而起到内存回收的目的。
Redis本身是一个典型的key-value内存存储数据库,因此所有的key、value都保存在之前学习过的Dict结构中。不过在其database结构体中,有两个Dict:一个用来记录key-value;另一个用来记录key-TTL。

这里有两个问题需要我们思考:Redis是如何知道一个key是否过期呢?
利用两个Dict分别记录key-value对及key-ttl对
是不是TTL到期就立即删除了呢?

1.1 惰性删除

惰性删除:顾明思议并不是在TTL到期后就立刻删除,而是在访问一个key的时候,检查该key的存活时间,如果已经过期才执行删除。
1653983652865.png

1.2 周期删除

周期删除:顾明思议是通过一个定时任务,周期性的抽样部分过期的key,然后执行删除。执行周期有两种:
Redis服务初始化函数initServer()中设置定时任务,按照server.hz的频率来执行过期key清理,模式为SLOW
Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数,执行过期key清理,模式为FAST

周期删除:顾明思议是通过一个定时任务,周期性的抽样部分过期的key,然后执行删除。执行周期有两种:
Redis服务初始化函数initServer()中设置定时任务,按照server.hz的频率来执行过期key清理,模式为SLOW
Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数,执行过期key清理,模式为FAST

SLOW模式规则:

  • 执行频率受server.hz影响,默认为10,即每秒执行10次,每个执行周期100ms。
  • 执行清理耗时不超过一次执行周期的25%.默认slow模式耗时不超过25ms
  • 逐个遍历db,逐个遍历db中的bucket,抽取20个key判断是否过期
  • 如果没达到时间上限(25ms)并且过期key比例大于10%,再进行一次抽样,否则结束
  • FAST模式规则(过期key比例小于10%不执行 ):
  • 执行频率受beforeSleep()调用频率影响,但两次FAST模式间隔不低于2ms
  • 执行清理耗时不超过1ms
  • 逐个遍历db,逐个遍历db中的bucket,抽取20个key判断是否过期
    如果没达到时间上限(1ms)并且过期key比例大于10%,再进行一次抽样,否则结束

小总结:
RedisKey的TTL记录方式:
在RedisDB中通过一个Dict记录每个Key的TTL时间
过期key的删除策略:
惰性清理:每次查找key时判断是否过期,如果过期则删除
定期清理:定期抽样部分key,判断是否过期,如果过期则删除。
定期清理的两种模式:
SLOW模式执行频率默认为10,每次不超过25ms
FAST模式执行频率不固定,但两次间隔不低于2ms,每次耗时不超过1ms

2. 内存淘汰策略

内存淘汰:就是当Redis内存使用达到设置的上限时,主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程。Redis会在处理客户端命令的方法processCommand()中尝试做内存淘汰:1653983978671.png

淘汰策略
Redis支持8种不同策略来选择要删除的key:

  • noeviction: 不淘汰任何key,但是内存满时不允许写入新数据,默认就是这种策略(不推荐使用)
  • volatile-ttl: 对设置了TTL的key,比较key的剩余TTL值,TTL越小越先被淘汰
  • allkeys-random:对全体key ,随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
  • volatile-random:对设置了TTL的key ,随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选。
  • allkeys-lru: 对全体key,基于LRU算法进行淘汰
  • volatile-lru: 对设置了TTL的key,基于LRU算法进行淘汰
  • allkeys-lfu: 对全体key,基于LFU算法进行淘汰
  • volatile-lfu: 对设置了TTL的key,基于LFI算法进行淘汰比较容易混淆的有两个:
    • LRU(Least Recently Used),最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间,这个值越大则淘汰优先级越高。
    • LFU(Least Frequently Used),最少频率使用。会统计每个key的访问频率,值越小淘汰优先级越高。

可以通过在Redis的配置文件中设置maxmemory-policy选项来选择合适的内存淘汰策略。

例如,将其设置为allkeys-lru:

maxmemory-policy allkeys-lru
  • 1


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