Redis删除策略

1.数据删除策略共有三种

  1. 定时删除

  2. 惰性删除

  3. 定期删除

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

1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)

2. 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

  • 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(拿空间换时间)

3. 定期删除

两种方案都走极端,有没有折中方案?

  • 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()中的方法

定期删除: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

  • 优点1:CPU性能占用设置有峰值,检测频度可自定义设置

  • 优点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)

2.4 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

2.逐出算法

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。

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

    影响数据逐出的相关配置

    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。

    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

    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

    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

    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

    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)

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