Redis删除策略
针对过期数据要进行删除的时候都有哪些删除策略呢？
- 定时删除
- 惰性删除
- 定期删除
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，我们需要判断：
- 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能删除
- 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（拿时间换空间）
定期删除
- 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，每次执行耗时：250ms/server.hz
- 对某个expires[*]检测时，随机挑选W个key检测
1 | 如果key超时，删除key |
- 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
总的来说：定期删除就是周期性轮询redis库中的时效性数据，采用随机抽取策略，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（随机抽查，重点抽查）
删除策略对比
定时删除
1
2
3节约内存，无占用
不分时段占用CPU资源，频度高
拿时间换空间惰性删除
1
2
3内存占用严重
延时执行，CPU利用率高
拿空间换时间定期删除
1
2
3内存定期随机清理
每秒花费固定的CPU资源维护内存
随机抽查，重点抽查
数据淘汰策略
淘汰策略概述
什么叫数据淘汰策略?什么样的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,将出现如下错误信息.
1 | (error) OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory' |
策略配置
影响数据淘汰的相关配置如下:
1: 最大可使用内存,即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
1 | maxmemory ?mb |
2: 每次选取待删除数据的个数,采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据
1 | maxmemory-samples count |
3: 对数据进行删除的选择策略
1 | maxmemory-policy policy |
那数据删除的策略policy到底有几种呢?一共是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)
1 | volatile-lru: 挑选最近最少使用的数据淘汰 |
第二类: 检测全库数据(所有数据集server.db[i].dict)
1 | allkeys-lru: 挑选最近最少使用的数据淘汰 |
第三类: 放弃数据驱逐
1 | no-enviction(驱逐): 禁止驱逐数据,会引发OOM |
注意: 这些策略是配置到哪个属性上?怎么配置?如下所示:
maxmemory-policy volatile-lru
数据淘汰策略配置依据
使用INFO命令输出监控信息,查询缓存hit 和 miss 的次数,根据业务需求调优Redis配置
