Redis 缓存过期及删除

一、Redis缓存过期策略

物理内存达到上限后，像磁盘空间申请虚拟内存(硬盘与内存的swap),甚至崩溃。

内存与硬盘交换 (swap) 虚拟内存，频繁I0 性能急剧下降，会造成redis内存急剧下降； 

一般设置物理内存的3/4，在redis.conf中

maxmemory 1024mb

 二、过期时间

        2.1 数据结构原理

声明数据expires来存储过期时间，redis使用c语言开发，dict是字典，存储key-value结构，类似于map

1、dict 用来维护一个Redis 数据库中包含的所有 Key-Value 键值对。
2、expires则用于维护一个 Redis 数据库中设置了失效时间的键(即key与失效时间的映射)。
3、执行过程：当我们使用 expire命令设置一个key的失效时间时，Redis 首先到dict这个字典表中查找要设置的key是否存在，如果存在就将这个key和失效时间添加到expires这个字典表，当我们使用 setex命令向系统插入数据时，Redis 首先将 Key 和 Value 添加到dict这个字典表中，然后将Key和失效时间添加到expires这个字典表中。
4、设置了失效时间的key和具体的失效时间全部都维护在expires这个字典表中。

2.2 设置超时时间

设置超时时间：
set name:2 111 PX 3000

三、过期key的删除策略

3.1 惰性删除

        在key被访问时如果发现它已经失效，那么就删除它，调用expirelfNeeded函数，该函数的意义是: 读取数据之前先检查一下它有没有失效，如果失效了就删除它。

 

 3.2 主动删除

3.2.1 删除策略介绍

 触发时机：当内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略，该策略由启动参数的配置决定。

  策略种类：主动删除策略LRU，LFU，random，ttl，noenviction。

        在redis.conf文件中可以配置主动删除策略,默认是no-enviction (不删除)

maxmemory-policy alTkeys-Tru

3.2.2 LRU

        LRU(Least recently used)最近最少使用(类似java的linkedHashMap)，删除不经常被访问的数据。最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细算法实现如下:
1.新数据插入到链表头部;
2.每当缓存命中 (即缓存数据被访问) ，则将数据移到链表头部
3.当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。 

3.2.3 LFU

从已设置过期时间的数据集挑选使用频率最低的数据淘汰。

3.2.4 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。

3.2.5 volatile-random

从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。

3.2.6 noenviction

Redis 的默认策略。在内存超过阀值后，Redis 不做任何清理工作，然后对所有写操作返回错误，但对读请求正常处理。

3.2.7 可参考连接

面试官，请不要再问我 Redis 的淘汰策略了！_杨同学technotes的博客-优快云博客

四、 渐进式 rehash

 为了避免 rehash 在数据迁移过程中，因拷贝数据的耗时，影响 Redis 性能的情况，所以 Redis 采用了渐进式 rehash，也就是将数据的迁移的工作不再是一次性迁移完成，而是分多次迁移。步骤如下：

1、给「哈希表 2」 分配空间；
2、在 rehash 进行期间，每次哈希表元素进行新增、删除、查找或者更新操作时，Redis 除了会执行对应的操作之外，还顺序将「哈希表 1 」索引位置上的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」 上；
3、随着处理客户端发起的哈希表操作请求数量越多，最终在某个时间点会把「哈希表 1 」的所有 key-value 迁移到「哈希表 2」，从而完成 rehash 操作。

4、在进行渐进式 rehash 的过程中，会有两个哈希表，所以在渐进式 rehash 进行期间，哈希表元素的删除、查找、更新等操作都会在这两个哈希表进行。

比如，查找一个 key 的值的话，先会在「哈希表 1」 里面进行查找，没找到，会继续到[哈希表 2 ]进行找到。

另外，在渐进式 rehash 进行期间，新增一个 key-value 时，会被保存到「哈希表 2 」里面，而**「哈希表 1」 则不再进行任何添加操作**，这样保证了「哈希表 1 」的 key-value 数量只会减少，随着 rehash 操作的完成，最终「哈希表 1 」就会变成空表。