数据存储和有效期
在 redis 工作流程中，过期的数据并不需要马上就要执行删除操作。因为这些删不删除只是一种状态表示，可以异步的去处理，在不忙的时候去把这些不紧急的删除操作做了，从而保证 redis 的高效
数据的存储
在redis中数据的存储不仅仅需要保存数据本身还要保存数据的生命周期，也就是过期时间。在redis 中 数据的存储结构如下图：
获取有效期
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
删除策略
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漏。
定时删除
创建一个定时器，当key设置过期时间，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
惰性删除
数据到达过期时间，不做处理。等下次访问该数据，如果未过期，返回数据。发现已经过期，删除，返回不存在。这样每次读写数据都需要检测数据是否已经到达过期时间。也就是惰性删除总是在数据的读写时发生的。
expireifneeded函数
对所有的读写命令进行检查，检查操作的对象是否过期。过期就删除返回过期，不过期就什么也不做～。
执行数据写入过程中，首先通过expireifneeded函数对写入的key进行过期判断。
我要评论
/*
* 为执行写入操作而取出键 key 在数据库 db 中的值。
*
* 和 lookupkeyread 不同，这个函数不会更新服务器的命中/不命中信息。
*
* 找到时返回值对象，没找到返回 null 。
*/
robj *lookupkeywrite(redisdb *db, robj *key) {
// 删除过期键
expireifneeded(db,key);
// 查找并返回 key 的值对象
return lookupkey(db,key);
}
执行数据读取过程中，首先通过expireifneeded函数对写入的key进行过期判断。
/*
* 为执行读取操作而取出键 key 在数据库 db 中的值。
*
* 并根据是否成功找到值，更新服务器的命中/不命中信息。
*
* 找到时返回值对象，没找到返回 null 。
*/
robj *lookupkeyread(redisdb *db, robj *key) {
robj *val;
// 检查 key 释放已经过期
expireifneeded(db,key);
// 从数据库中取出键的值
val = lookupkey(db,key);
// 更新命中/不命中信息
if (val == null)
server.stat_keyspace_misses++;
else
server.stat_keyspace_hits++;
// 返回值
return val;
}
执行过期动作expireifneeded其实内部做了三件事情，分别是：
/*
* 检查 key 是否已经过期，如果是的话，将它从数据库中删除。
*
* 返回 0 表示键没有过期时间，或者键未过期。
*
* 返回 1 表示键已经因为过期而被删除了。
*/
int expireifneeded(redisdb *db, robj *key) {
// 取出键的过期时间
mstime_t when = getexpire(db,key);
mstime_t now;
// 没有过期时间
if (when < 0) return 0; /* no expire for this key */
/* don't expire anything while loading. it will be done later. */
// 如果服务器正在进行载入，那么不进行任何过期检查
if (server.loading) return 0;
// 当服务器运行在 replication 模式时
// 附属节点并不主动删除 key
// 它只返回一个逻辑上正确的返回值
// 真正的删除操作要等待主节点发来删除命令时才执行
// 从而保证数据的同步
if (server.masterhost != null) return now > when;
// 运行到这里，表示键带有过期时间，并且服务器为主节点
/* return when this key has not expired */
// 如果未过期，返回 0
if (now <= when) return 0;
/* delete the key */
server.stat_expiredkeys++;
// 向 aof 文件和附属节点传播过期信息
propagateexpire(db,key);
// 发送事件通知
notifykeyspaceevent(redis_notify_expired,
"expired",key,db->id);
// 将过期键从数据库中删除
return dbdelete(db,key);
}
判断key是否过期的数据结构是db->expires，也就是通过expires的数据结构判断数据是否过期。
内部获取过期时间并返回。
/*
* 返回字典中包含键 key 的节点
*
* 找到返回节点，找不到返回 null
*
* t = o(1)
*/
dictentry *dictfind(dict *d, const void *key)
{
dictentry *he;
unsigned int h, idx, table;
// 字典（的哈希表）为空
if (d->ht[0].size == 0) return null; /* we don't have a table at all */
// 如果条件允许的话，进行单步 rehash
if (dictisrehashing(d)) _dictrehashstep(d);
// 计算键的哈希值
h = dicthashkey(d, key);
// 在字典的哈希表中查找这个键
// t = o(1)
for (table = 0; table <= 1; table++) {
// 计算索引值
idx = h & d->ht[table].sizemask;
// 遍历给定索引上的链表的所有节点，查找 key
he = d->ht[table].table[idx];
// t = o(1)
while(he) {
if (dictcomparekeys(d, key, he->key))
return he;
he = he->next;
}
// 如果程序遍历完 0 号哈希表，仍然没找到指定的键的节点
// 那么程序会检查字典是否在进行 rehash ，
// 然后才决定是直接返回 null ，还是继续查找 1 号哈希表
if (!dictisrehashing(d)) return null;
}
// 进行到这里时，说明两个哈希表都没找到
return null;
}
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
定期删除
周期性轮询redis库中时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式删除频度。
优点
cpu性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置
内存压力不是很大，长期占用内存的冷数据会被持续清理
缺点
需要周期性抽查存储空间
定期删除详解
redis的定期删除是通过定时任务实现的，也就是定时任务会循环调用servercron方法。然后定时检查过期数据的方法是databasescron。定期删除的一大特点就是考虑了定时删除过期数据会占用cpu时间，所以每次执行databasescron的时候会限制cpu的占用不超过25%。真正执行删除的是 activeexpirecycle方法。
时间事件
对于持续运行的服务器来说， 服务器需要定期对自身的资源和状态进行必要的检查和整理， 从而让服务器维持在一个健康稳定的状态， 这类操作被统称为常规操作（cron job）
在 redis 中， 常规操作由 redis.c/servercron() 实现， 它主要执行以下操作
1 更新服务器的各类统计信息，比如时间、内存占用、数据库占用情况等。
2 清理数据库中的过期键值对。
3 对不合理的数据库进行大小调整。
4 关闭和清理连接失效的客户端。
5 尝试进行 aof 或 rdb 持久化操作。
6 如果服务器是主节点的话，对附属节点进行定期同步。
7 如果处于集群模式的话，对集群进行定期同步和连接测试。
因为 servercron() 需要在 redis 服务器运行期间一直定期运行， 所以它是一个循环时间事件： servercron() 会一直定期执行，直到服务器关闭为止。
在 redis 2.6 版本中， 程序规定 servercron() 每秒运行 10 次， 平均每 100 毫秒运行一次。 从 redis 2.8 开始， 用户可以通过修改 hz选项来调整 servercron() 的每秒执行次数， 具体信息请参考 redis.conf 文件中关于 hz 选项的说明
查看hz
way1 : config get hz # "hz" "10" way2 : info server # server.hz 10
servercron()
servercron()会定期的执行，在servercron()执行中会调用databasescron() 方法(servercron()还做了其他很多事情，但是现在不讨论，只谈删除策略)
int servercron(struct aeeventloop *eventloop, long long id, void *clientdata) {
// 略去多无关代码
/* we need to do a few operations on clients asynchronously. */
// 检查客户端，关闭超时客户端，并释放客户端多余的缓冲区
clientscron();
/* handle background operations on redis databases. */
// 对数据库执行各种操作
databasescron(); /* ！我们关注的方法！ */
databasescron()
在 databasescron() 中 调用了 activeexpirecycle()方法，来对过期的数据进行处理。(在这里还会做一些其他操作～ 调整数据库大小，主动和渐进式rehash)
// 对数据库执行删除过期键，调整大小，以及主动和渐进式 rehash
void databasescron(void) {
// 判断是否是主服务器 如果是 执行主动过期键清除
if (server.active_expire_enabled && server.masterhost == null)
// 清除模式为 cycle_slow ，这个模式会尽量多清除过期键
activeexpirecycle(active_expire_cycle_slow);
// 在没有 bgsave 或者 bgrewriteaof 执行时，对哈希表进行 rehash
if (server.rdb_child_pid == -1 && server.aof_child_pid == -1) {
static unsigned int resize_db = 0;
static unsigned int rehash_db = 0;
unsigned int dbs_per_call = redis_dbcron_dbs_per_call;
unsigned int j;
/* don't test more dbs than we have. */
// 设定要测试的数据库数量
if (dbs_per_call > server.dbnum) dbs_per_call = server.dbnum;
/* resize */
// 调整字典的大小
for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
tryresizehashtables(resize_db % server.dbnum);
resize_db++;
}
/* rehash */
// 对字典进行渐进式 rehash
if (server.activerehashing) {
for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
int work_done = incrementallyrehash(rehash_db % server.dbnum);
rehash_db++;
if (work_done) {
/* if the function did some work, stop here, we'll do
* more at the next cron loop. */
break;
}
}
}
}
}
activeexpirecycle()
大致流程如下
1 遍历指定个数的db（默认的 16 ）进行删除操作
2 针对每个db随机获取过期数据每次遍历不超过指定数量（如20），发现过期数据并进行删除。
3 如果有多于25%的keys过期，重复步骤 2
除了主动淘汰的频率外，redis对每次淘汰任务执行的最大时长也有一个限定，这样保证了每次主动淘汰不会过多阻塞应用请求，以下是这个限定计算公式：
#define active_expire_cycle_slow_time_perc 25 /* cpu max % for keys collection */ ``... ``timelimit = 1000000*active_expire_cycle_slow_time_perc/server.hz/100;
也就是每次执行时间的25%用于过期数据删除。
void activeexpirecycle(int type) {
// 静态变量，用来累积函数连续执行时的数据
static unsigned int current_db = 0; /* last db tested. */
static int timelimit_exit = 0; /* time limit hit in previous call? */
static long long last_fast_cycle = 0; /* when last fast cycle ran. */
unsigned int j, iteration = 0;
// 默认每次处理的数据库数量
unsigned int dbs_per_call = redis_dbcron_dbs_per_call;
// 函数开始的时间
long long start = ustime(), timelimit;
// 快速模式
if (type == active_expire_cycle_fast) {
// 如果上次函数没有触发 timelimit_exit ，那么不执行处理
if (!timelimit_exit) return;
// 如果距离上次执行未够一定时间，那么不执行处理
if (start < last_fast_cycle + active_expire_cycle_fast_duration*2) return;
// 运行到这里，说明执行快速处理，记录当前时间
last_fast_cycle = start;
}
/*
* 一般情况下，函数只处理 redis_dbcron_dbs_per_call 个数据库，
* 除非：
*
* 1) 当前数据库的数量小于 redis_dbcron_dbs_per_call
* 2) 如果上次处理遇到了时间上限，那么这次需要对所有数据库进行扫描，
* 这可以避免过多的过期键占用空间
*/
if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
dbs_per_call = server.dbnum;
// 函数处理的微秒时间上限
// active_expire_cycle_slow_time_perc 默认为 25 ，也即是 25 % 的 cpu 时间
timelimit = 1000000*active_expire_cycle_slow_time_perc/server.hz/100;
timelimit_exit = 0;
if (timelimit <= 0) timelimit = 1;
// 如果是运行在快速模式之下
// 那么最多只能运行 fast_duration 微秒
// 默认值为 1000 （微秒）
if (type == active_expire_cycle_fast)
timelimit = active_expire_cycle_fast_duration; /* in microseconds. */
// 遍历数据库
for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
int expired;
// 指向要处理的数据库
redisdb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);
// 为 db 计数器加一，如果进入 do 循环之后因为超时而跳出
// 那么下次会直接从下个 db 开始处理
current_db++;
do {
unsigned long num, slots;
long long now, ttl_sum;
int ttl_samples;
/* if there is nothing to expire try next db asap. */
// 获取数据库中带过期时间的键的数量
// 如果该数量为 0 ，直接跳过这个数据库
if ((num = dictsize(db->expires)) == 0) {
db->avg_ttl = 0;
break;
}
// 获取数据库中键值对的数量
slots = dictslots(db->expires);
// 当前时间
now = mstime();
// 这个数据库的使用率低于 1% ，扫描起来太费力了（大部分都会 miss）
// 跳过，等待字典收缩程序运行
if (num && slots > dict_ht_initial_size &&
(num*100/slots < 1)) break;
/*
* 样本计数器
*/
// 已处理过期键计数器
expired = 0;
// 键的总 ttl 计数器
ttl_sum = 0;
// 总共处理的键计数器
ttl_samples = 0;
// 每次最多只能检查 lookups_per_loop 个键
if (num > active_expire_cycle_lookups_per_loop)
num = active_expire_cycle_lookups_per_loop;
// 开始遍历数据库
while (num--) {
dictentry *de;
long long ttl;
// 从 expires 中随机取出一个带过期时间的键
if ((de = dictgetrandomkey(db->expires)) == null) break;
// 计算 ttl
ttl = dictgetsignedintegerval(de)-now;
// 如果键已经过期，那么删除它，并将 expired 计数器增一
if (activeexpirecycletryexpire(db,de,now)) expired++;
if (ttl < 0) ttl = 0;
// 累积键的 ttl
ttl_sum += ttl;
// 累积处理键的个数
ttl_samples++;
}
/* update the average ttl stats for this database. */
// 为这个数据库更新平均 ttl 统计数据
if (ttl_samples) {
// 计算当前平均值
long long avg_ttl = ttl_sum/ttl_samples;
// 如果这是第一次设置数据库平均 ttl ，那么进行初始化
if (db->avg_ttl == 0) db->avg_ttl = avg_ttl;
/* smooth the value averaging with the previous one. */
// 取数据库的上次平均 ttl 和今次平均 ttl 的平均值
db->avg_ttl = (db->avg_ttl+avg_ttl)/2;
}
// 我们不能用太长时间处理过期键，
// 所以这个函数执行一定时间之后就要返回
// 更新遍历次数
iteration++;
// 每遍历 16 次执行一次
if ((iteration & 0xf) == 0 && /* check once every 16 iterations. */
(ustime()-start) > timelimit)
{
// 如果遍历次数正好是 16 的倍数
// 并且遍历的时间超过了 timelimit
// 那么断开 timelimit_exit
timelimit_exit = 1;
}
// 已经超时了，返回
if (timelimit_exit) return;
// 如果已删除的过期键占当前总数据库带过期时间的键数量的 25 %
// 那么不再遍历
} while (expired > active_expire_cycle_lookups_per_loop/4);
}
}
hz调大将会提高redis主动淘汰的频率，如果你的redis存储中包含很多冷数据占用内存过大的话，可以考虑将这个值调大，但redis作者建议这个值不要超过100。我们实际线上将这个值调大到100，观察到cpu会增加2%左右，但对冷数据的内存释放速度确实有明显的提高（通过观察keyspace个数和used_memory大小）。
可以看出timelimit和server.hz是一个倒数的关系，也就是说hz配置越大，timelimit就越小。换句话说是每秒钟期望的主动淘汰频率越高，则每次淘汰最长占用时间就越短。这里每秒钟的最长淘汰占用时间是固定的250ms（1000000*active_expire_cycle_slow_time_perc/100），而淘汰频率和每次淘汰的最长时间是通过hz参数控制的。
因此当redis中的过期key比率没有超过25%之前，提高hz可以明显提高扫描key的最小个数。假设hz为10，则一秒内最少扫描200个key（一秒调用10次*每次最少随机取出20个key），如果hz改为100，则一秒内最少扫描2000个key；另一方面，如果过期key比率超过25%，则扫描key的个数无上限，但是cpu时间每秒钟最多占用250ms。
当redis运行在主从模式时，只有主结点才会执行上述这两种过期删除策略，然后把删除操作”del key”同步到从结点。
if (server.active_expire_enabled && server.masterhost == null) // 判断是否是主节点 从节点不需要执行activeexpirecycle()函数。 // 清除模式为 cycle_slow ，这个模式会尽量多清除过期键 activeexpirecycle(active_expire_cycle_slow);
随机个数
redis.config.active_expire_cycle_lookups_per_loop 决定每次循环从数据库 expire中随机挑选值的个数
逐出算法
如果不限制 reids 对内存使用的限制，它将会使用全部的内存。可以通过 config.memory 来指定redis 对内存的使用量 。
下面是redis 配置文件中的说明
543 # set a memory usage limit to the specified amount of bytes.
544 # when the memory limit is reached redis will try to remove keys
545 # according to the eviction policy selected (see maxmemory-policy).
546 #
547 # if redis can't remove keys according to the policy, or if the policy is
548 # set to 'noeviction', redis will start to reply with errors to commands
549 # that would use more memory, like set, lpush, and so on, and will continue
550 # to reply to read-only commands like get.
551 #
552 # this option is usually useful when using redis as an lru or lfu cache, or to
553 # set a hard memory limit for an instance (using the 'noeviction' policy).
554 #
555 # warning: if you have replicas attached to an instance with maxmemory on,
556 # the size of the output buffers needed to feed the replicas are subtracted
557 # from the used memory count, so that network problems / resyncs will
558 # not trigger a loop where keys are evicted, and in turn the output
559 # buffer of replicas is full with dels of keys evicted triggering the deletion
560 # of more keys, and so forth until the database is completely emptied.
561 #
562 # in short... if you have replicas attached it is suggested that you set a lower
563 # limit for maxmemory so that there is some free ram on the system for replica
564 # output buffers (but this is not needed if the policy is 'noeviction').
将内存使用限制设置为指定的字节。当已达到内存限制redis将根据所选的逐出策略（请参阅maxmemory策略）尝试删除数据。如果redis无法根据逐出策略移除密钥，或者策略设置为“noeviction”，redis将开始对使用更多内存的命令（如set、lpush等）进行错误回复，并将继续回复只读命令，如get。
当将redis用作lru或lfu缓存或设置实例的硬内存限制（使用“noeviction”策略）时，此选项通常很有用。
警告：如果将副本附加到启用maxmemory的实例，则将从已用内存计数中减去馈送副本所需的输出缓冲区的大小，这样，网络问题/重新同步将不会触发收回密钥的循环，而副本的输出缓冲区将充满收回的密钥增量，从而触发删除更多键，依此类推，直到数据库完全清空。
简而言之。。。如果附加了副本，建议您设置maxmemory的下限，以便系统上有一些空闲ram用于副本输出缓冲区（但如果策略为“noeviction”，则不需要此限制）。
驱逐策略的配置
maxmemery-policy volatile-lru
当前已用内存超过 maxmemory 限定时，触发主动清理策略
易失数据清理
volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行lru（默认值）
volatile-random：随机删除即将过期key
volatile-ttl ： 删除即将过期的
volatile-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
全部数据清理
allkeys-lru ： 删除lru算法的key
allkeys-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
allkeys-random：随机删除
禁止驱逐
(redis 4.0 默认策略)
noeviction ： 永不过期，返回错误当mem_used内存已经超过maxmemory的设定，对于所有的读写请求都会触发redis.c/freememoryifneeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下，可能会反复触发主动清理策略，导致请求会有一定的延迟。
清理时会根据用户配置的maxmemory-policy来做适当的清理（一般是lru或ttl），这里的lru或ttl策略并不是针对redis的所有key，而是以配置文件中的maxmemory-samples个key作为样本池进行抽样清理。
maxmemory-samples在redis-3.0.0中的默认配置为5，如果增加，会提高lru或ttl的精准度，redis作者测试的结果是当这个配置为10时已经非常接近全量lru的精准度了，并且增加maxmemory-samples会导致在主动清理时消耗更多的cpu时间，建议：
1 尽量不要触发maxmemory，最好在mem_used内存占用达到maxmemory的一定比例后，需要考虑调大hz以加快淘汰，或者进行集群扩容。
2 如果能够控制住内存，则可以不用修改maxmemory-samples配置；如果redis本身就作为lru cache服务（这种服务一般长时间处于maxmemory状态，由redis自动做lru淘汰），可以适当调大maxmemory-samples。
这里提一句，实际上redis根本就不会准确的将整个数据库中最久未被使用的键删除，而是每次从数据库中随机取5个键并删除这5个键里最久未被使用的键。上面提到的所有的随机的操作实际上都是这样的，这个5可以用过redis的配置文件中的maxmemeory-samples参数配置。
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int和miss的次数，根据业务需求调优redis配置。
总结
到此这篇关于redis 数据删除策略和逐出算法的问题小结的文章就介绍到这了,更多相关redis 删除策略 逐出算法内容请搜索移动技术网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持移动技术网！
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