Redis中有个设置时间过期的功能,即对存储在redis数据库中的值可以设置一个过期时间。作为一个缓存数据库,这是非常实用的。如我们一般项目中的token或者一些登录信息,尤其是短信验证码都是有时间限制的,按照传统的数据库处理方式,一般都是自己判断过期,这样无疑会严重影响项目性能

set key的时候,都可以给一个expire time,就是过期时间,通过过期时间就可以指定这个key可以存活的时间

 

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

 

时效数据的存储结构

Redis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漏

数据删除策略:定时删除+定期删除+惰性删除

  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:用处理器性能换空间

  定期删除:redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key,检查其是否过期,如果过期就删除。注意这里是随机抽取的。为什么要随机呢?假如redis存了几十万个key,每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key的话,就会给CPU带来很大的负载。

     expires[i]  i代表库  

     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(默认值设置为16的话)

     W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值

     参数curret_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

 

  惰性删除:定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉。所以就有了惰性删除。假如你的过期key,靠定期删除没有被删除掉,还停留在内存里,除非你的系统去查一下那个key,才会被redis给删除掉。这就是所谓的惰性删除。expireIfNeeded(),检查数据是否过期,执行get的时候调用

      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(随机抽查,重点抽查)

 Redis删除策略

 

 

 

 

逐出算法

新数据进入检测: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。

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

 

最大可使用内存maxmemory:占用物理内存的比例,默认值为0,表示不限制。通常设置在50%以上

每次选取待删除数据的个数:maxmemory-samples  选取数据时并不会全库扫描,导致严重的性能损耗,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

删除策略:maxmemory-policy 达到最大内存后,对被选出来的数据进行删除的策略

 

redis内存淘汰机制    redis提供6种数据淘汰策略:

 

配置:maxmemory-policy volatile-lru

 

检测易失性数据(可能会过期的数据集server.db[i].expires)

volatile-lru  -->  从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-lfu-->从已设置过期时间的数据集中挑选最不经常使用的数据淘汰

volatile-ttl-->从已设置过期时间的数据集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中任意选择数据淘汰

 

检测全库数据(所有数据集server.db[i].dict)

allkeys-lru  -->  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(最常用)

allkeys-random-->从数据集中任意选择数据淘汰

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

 

放弃数据驱逐

no-eviction-->禁止驱逐数据(redis4.0默认策略),也就是说当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作或报错,回引发OOM(Out of memory)

 

可以通过info命令查看缓存命中次数