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Redis 入门到精通（七）-- redis 删除策略

一、redis 删除策略–过期数据的概念

1、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。

• 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。

2、过期的数据真的删除了吗？其实并没有立即删除，而是懒删除。

3、数据删除策略

• 1. 定时删除。
• 2. 惰性删除。
• 3. 定期删除。

二、redis 删除策略–过期数据的底层存储结构

1、redis 时效性数据的存储结构

2、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。

三、redis 删除策略–定时删除与惰性删除

1、定时删除

1）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。

2）定时删除 优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存占用。

3）定时删除 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。

4）定时删除 总结：用处理器性能换取存储空间 （拿时间换空间）。

2、惰性删除

1）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。

2）惰性删除 优点：节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除。

3）惰性删除 缺点：内存压力很大，出现长期占用内存的数据。

4）惰性删除 总结：用存储空间换取处理器性能
expireIfNeeded()
（拿时间换空间）。

四、redis 删除策略–定期删除

1、定时删除和惰性删除两种方案都走极端，有没有折中方案？

答案是肯定的：有。

1） Redis 启动服务器初始化时，读取配置 server.hz 的值，默认为10。
2）每秒钟执行 server.hz 次 serverCron() --> databasesCron()–> activeExpireCycle()。
3）activeExpireCycle() 对每个 expires[] 逐一进行检测，每次执行 250ms/server.hz。
4）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≤W25%，检查下一个 expires[]，0-15 循环。
• W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 属性值。

5）参数 current_db 用于记录 activeExpireCycle() 进入哪个 expires[*] 执行。
6）如果 activeExpireCycle() 执行时间到期，下次从 current_db 继续向下执行。

2、定期删除

1）定期删除是：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。
2）定期删除特点1：CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置。
3）定期删除特点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。
4）定期删除总结：周期性抽查存储空间（随机抽查，重点抽查）。

3、删除策略比对

• 1. 定时删除：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。
• 2. 惰性删除：内存占用严重，延时执行，CPU利用率高，拿空间换时间。
• 3. 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，随机抽查，重点抽查。

五、redis 删除策略–逐出策略

1、当新数据进入 redis 时，如果内存不足怎么办？

1）redis 删除策略–逐出策略

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，也叫淘汰算法。

2）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。

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

2、影响数据逐出的相关配置

1） 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。生产环境中根据需求设定，通常设置在50%以上。

2）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。

3）删除策略： 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.

3、影响数据逐出的相关配置

1）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。

2）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。

3）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）。

4、数据逐出策略配置依据

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。

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