Redis之删除策略与逐出算法

Redis在内存中运行，数据也保存在内存中。由于内存有限而数据无限，一般给主键添加过期时间，防止数据将内存打满，就需要使用删除策略和逐出算法。

删除策略

过期数据：设置有效期的数据，到达有效期，Redis并没有立即删除。数据删除策略就是对过期数据进行处理，控制的是 expires位置。

删除策略包含三种，分别为定时删除、惰性删除和定期删除。在内存和性能之间做平衡。

定时删除

创建一个定时器，当key设置过期时间，且时间到达时，有定时器任务立即执行对键的删除操作。 优点：节约内存，到期删除，快速释放不必要的内存占用。 缺点：CPU压力大，无论CPU负载多大，均占用CPU进行删除操作，会影响Redis服务器响应时间和指令吞吐量。 总结：用处理器性能换取内存空间。

惰性删除

数据到达过期时间，不做处理，等下次访问该数据时删除。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：内存压力大，出现长期占用内存的数据。 总结：用内存空间换取处理器性能。

定期删除

Redis启动服务器初始化时，读取配置 server.hz 的值，默认为10。 对每个库的expires空间，expires[*]（每个库都有该区间）进行一轮检测，每次执行 250ms/server.hz 时间，每秒执行 server.hz 次。

对每个 expires[*] 检测时，随机挑选W个key检测，W取值 = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 属性值。

如果key超时，删除key。 如果一轮中删除的key数量大于 W * 25%，循环该过程。 如果一轮中删除的key < W * 25%，检查下一个exipires[*]，0-15循环。

参数current_db用于记录 该方法 进入哪个 exipires[*] 执行。 周期性轮询Redis库中的时效性数据，采取随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度。 总结：周期性抽查存储空间。

删除策略对比

删除策略	内存占用	CPU资源利用	中心思想
定时删除	节约内存，无占用	不分时段占用CPU资源，频度高	性能换空间
惰性删除	内存占用严重	延时执行，CPUU利用率高	空间换性能
定期删除	内存定期随机清理	每秒花费弧顶的CPU资源维护内存	随机抽查，重点抽查

逐出算法

当数据进入Redis时，如果内存不满足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。清理数据的策略成为逐出算法。

逐出算法相关配置：

maxmemory 最大可用内存，默认0，无限制。 maxmemory-samples 每次选取待删除数据的个数。 maxmemory-policy 配置逐出算法。

达到最大内存后，对被挑选出的数据进行逐出的策略，其中给选取数据并不会全库扫描。

逐出算法：

检测易失数据（可能会过期的数据集 server.db[i].expires）

1. volatile-lru 最近最少被使用的数据淘汰
2. volatile-lfu 最近使用次数最少的数据淘汰
3. volatile-ttl 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）

1. allkeys-lru
2. allkeys-lfu
3. allkeys-random

放弃数据驱逐

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