Java面试精选(13):谈谈 Redis 的过期策略

本文详细探讨了Redis的过期策略,包括定期删除和懒惰删除,解释了Redis如何处理大规模key过期可能导致的问题。同时,介绍了Redis的内存淘汰机制,如LRU和LFU算法,以及如何在内存超出限制时选择淘汰key。Redis的异步删除策略,如unlink和flush操作的改进,旨在减少主线程阻塞。文章还讨论了从库的过期策略和如何保持主从一致性。

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在日常开发中,我们使用 Redis 存储 key 时通常会设置一个过期时间,但是 Redis 是怎么删除过期的 key,而且 Redis 是单线程的,删除 key 会不会造成阻塞。要搞清楚这些,就要了解 Redis 的过期策略和内存淘汰机制。

Redis采用的是定期删除 + 懒惰删除策略。

定期删除策略

Redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中,默认每 100ms 进行一次过期扫描:

  1. 随机抽取 20 个 key

  2. 删除这 20 个key中过期的key

  3. 如果过期的 key 比例超过 1/4,就重复步骤 1,继续删除。

为什不扫描所有的 key?

Redis 是单线程,全部扫描岂不是卡死了。而且为了防止每次扫描过期的 key 比例都超过 1/4,导致不停循环卡死线程,Redis 为每次扫描添加了上限时间,默认是 25ms。

如果客户端将超时时间设置的比较短,比如 10ms,那么就会出现大量的链接因为超时而关闭,业务端就会出现很多异常。而且这时你还无法从 Redis 的 slowlog 中看到慢查询记录,因为慢查询指的是逻辑处理过程慢,不包含等待时间。

如果在同一时间出现大面积 key 过期,Redis 循环多次扫描过期词典,直到过期的 key 比例小于 1/4。这会导致卡顿,而且在高并发的情况下,可能会导致缓存雪崩。

为什么 Redis 为每次扫描添的上限时间是 25ms,还会出现上面的情况?

因为 Redis 是单线程,每个请求处理都需要排队,而且由于 Redis 每次扫描都是 25ms,也就是每个请求最多 25ms,100 个请求就是 2500ms。

如果有大批量的 key 过期,要给过期时间设置一个随机范围,而不宜全部在同一时间过期,分散过期处理的压力。

从库的过期策略

从库不会进行过期扫描,从库对过期的处理是被动的。主库在 key 到期时,会在 AOF 文件里增加一条 del 指令,同步到所有的从库,从库通过执行这条 del 指令来删除过期的 key。

因为指令同步是异步进行的,所以主库过期的 key 的 del 指令没有及时同步到从库的话,会出现主从数据的不一致,主库没有的数据在从库里还存在。

懒惰删除策略

Redis

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