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redis 數(shù)據(jù)刪除策略和逐出算法的問題小結(jié)

 更新時間:2020年06月12日 11:22:08   作者:BlackMonkey  
這篇文章主要介紹了redis 數(shù)據(jù)刪除策略和逐出算法,本文給大家介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

數(shù)據(jù)存儲和有效期

redis 工作流程中,過期的數(shù)據(jù)并不需要馬上就要執(zhí)行刪除操作。因為這些刪不刪除只是一種狀態(tài)表示,可以異步的去處理,在不忙的時候去把這些不緊急的刪除操作做了,從而保證 redis 的高效

數(shù)據(jù)的存儲

在redis中數(shù)據(jù)的存儲不僅僅需要保存數(shù)據(jù)本身還要保存數(shù)據(jù)的生命周期,也就是過期時間。在redis 中 數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)如下圖:

獲取有效期

Redis是一種內(nèi)存級數(shù)據(jù)庫,所有數(shù)據(jù)均存放在內(nèi)存中,內(nèi)存中的數(shù)據(jù)可以通過TTL指令獲取其狀態(tài)

刪除策略

在內(nèi)存占用與CPU占用之間尋找一種平衡,顧此失彼都會造成整體redis性能的下降,甚至引發(fā)服務(wù)器宕機或內(nèi)存泄漏。

定時刪除

創(chuàng)建一個定時器,當(dāng)key設(shè)置過期時間,且過期時間到達時,由定時器任務(wù)立即執(zhí)行對鍵的刪除操作

優(yōu)點

節(jié)約內(nèi)存,到時就刪除,快速釋放掉不必要的內(nèi)存占用

缺點

CPU壓力很大,無論CPU此時負載多高,均占用CPU,會影響redis服務(wù)器響應(yīng)時間和指令吞吐量

總結(jié)

用處理器性能換取存儲空間

惰性刪除

數(shù)據(jù)到達過期時間,不做處理。等下次訪問該數(shù)據(jù),如果未過期,返回數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)已經(jīng)過期,刪除,返回不存在。這樣每次讀寫數(shù)據(jù)都需要檢測數(shù)據(jù)是否已經(jīng)到達過期時間。也就是惰性刪除總是在數(shù)據(jù)的讀寫時發(fā)生的。

expireIfNeeded函數(shù)

對所有的讀寫命令進行檢查,檢查操作的對象是否過期。過期就刪除返回過期,不過期就什么也不做~。

執(zhí)行數(shù)據(jù)寫入過程中,首先通過expireIfNeeded函數(shù)對寫入的key進行過期判斷。

/*
 * 為執(zhí)行寫入操作而取出鍵 key 在數(shù)據(jù)庫 db 中的值。
 *
 * 和 lookupKeyRead 不同,這個函數(shù)不會更新服務(wù)器的命中/不命中信息。
 *
 * 找到時返回值對象,沒找到返回 NULL 。
 */
robj *lookupKeyWrite(redisDb *db, robj *key) {

 // 刪除過期鍵
 expireIfNeeded(db,key);

 // 查找并返回 key 的值對象
 return lookupKey(db,key);
}

執(zhí)行數(shù)據(jù)讀取過程中,首先通過expireIfNeeded函數(shù)對寫入的key進行過期判斷。

/*
 * 為執(zhí)行讀取操作而取出鍵 key 在數(shù)據(jù)庫 db 中的值。
 *
 * 并根據(jù)是否成功找到值,更新服務(wù)器的命中/不命中信息。
 *
 * 找到時返回值對象,沒找到返回 NULL 。
 */
robj *lookupKeyRead(redisDb *db, robj *key) {
 robj *val;

 // 檢查 key 釋放已經(jīng)過期
 expireIfNeeded(db,key);

 // 從數(shù)據(jù)庫中取出鍵的值
 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;
}

執(zhí)行過期動作expireIfNeeded其實內(nèi)部做了三件事情,分別是:

  • 查看key判斷是否過期
  • 向slave節(jié)點傳播執(zhí)行過期key的動作并發(fā)送事件通知
  • 刪除過期key
/*
 * 檢查 key 是否已經(jīng)過期,如果是的話,將它從數(shù)據(jù)庫中刪除。
 *
 * 返回 0 表示鍵沒有過期時間,或者鍵未過期。
 *
 * 返回 1 表示鍵已經(jīng)因為過期而被刪除了。
 */
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {

 // 取出鍵的過期時間
 mstime_t when = getExpire(db,key);
 mstime_t now;

 // 沒有過期時間
 if (when < 0) return 0; /* No expire for this key */

 /* Don't expire anything while loading. It will be done later. */
 // 如果服務(wù)器正在進行載入,那么不進行任何過期檢查
 if (server.loading) return 0;

 // 當(dāng)服務(wù)器運行在 replication 模式時
 // 附屬節(jié)點并不主動刪除 key
 // 它只返回一個邏輯上正確的返回值
 // 真正的刪除操作要等待主節(jié)點發(fā)來刪除命令時才執(zhí)行
 // 從而保證數(shù)據(jù)的同步
 if (server.masterhost != NULL) return now > when;

 // 運行到這里,表示鍵帶有過期時間,并且服務(wù)器為主節(jié)點

 /* Return when this key has not expired */
 // 如果未過期,返回 0
 if (now <= when) return 0;

 /* Delete the key */
 server.stat_expiredkeys++;

 // 向 AOF 文件和附屬節(jié)點傳播過期信息
 propagateExpire(db,key);

 // 發(fā)送事件通知
 notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_EXPIRED,
 "expired",key,db->id);

 // 將過期鍵從數(shù)據(jù)庫中刪除
 return dbDelete(db,key);
}

判斷key是否過期的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是db->expires,也就是通過expires的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)判斷數(shù)據(jù)是否過期。
內(nèi)部獲取過期時間并返回。

/*
 * 返回字典中包含鍵 key 的節(jié)點
 *
 * 找到返回節(jié)點,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)為空
 if (d->ht[0].size == 0) return NULL; /* We don't have a table at all */

 // 如果條件允許的話,進行單步 rehash
 if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);

 // 計算鍵的哈希值
 h = dictHashKey(d, key);
 // 在字典的哈希表中查找這個鍵
 // T = O(1)
 for (table = 0; table <= 1; table++) {

 // 計算索引值
 idx = h & d->ht[table].sizemask;

 // 遍歷給定索引上的鏈表的所有節(jié)點,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;
 }

 // 如果程序遍歷完 0 號哈希表,仍然沒找到指定的鍵的節(jié)點
 // 那么程序會檢查字典是否在進行 rehash ,
 // 然后才決定是直接返回 NULL ,還是繼續(xù)查找 1 號哈希表
 if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;
 }

 // 進行到這里時,說明兩個哈希表都沒找到
 return NULL;
}

優(yōu)點

節(jié)約CPU性能,發(fā)現(xiàn)必須刪除的時候才刪除。

缺點

內(nèi)存壓力很大,出現(xiàn)長期占用內(nèi)存的數(shù)據(jù)。

總結(jié)

用存儲空間換取處理器性能

定期刪除

周期性輪詢redis庫中時效性數(shù)據(jù),采用隨機抽取的策略,利用過期數(shù)據(jù)占比的方式刪除頻度。

優(yōu)點

CPU性能占用設(shè)置有峰值,檢測頻度可自定義設(shè)置

內(nèi)存壓力不是很大,長期占用內(nèi)存的冷數(shù)據(jù)會被持續(xù)清理

缺點

需要周期性抽查存儲空間

定期刪除詳解

redis的定期刪除是通過定時任務(wù)實現(xiàn)的,也就是定時任務(wù)會循環(huán)調(diào)用serverCron方法。然后定時檢查過期數(shù)據(jù)的方法是databasesCron。定期刪除的一大特點就是考慮了定時刪除過期數(shù)據(jù)會占用cpu時間,所以每次執(zhí)行databasesCron的時候會限制cpu的占用不超過25%。真正執(zhí)行刪除的是 activeExpireCycle方法。

時間事件

對于持續(xù)運行的服務(wù)器來說, 服務(wù)器需要定期對自身的資源和狀態(tài)進行必要的檢查和整理, 從而讓服務(wù)器維持在一個健康穩(wěn)定的狀態(tài), 這類操作被統(tǒng)稱為常規(guī)操作(cron job)

在 Redis 中, 常規(guī)操作由 redis.c/serverCron() 實現(xiàn), 它主要執(zhí)行以下操作

1 更新服務(wù)器的各類統(tǒng)計信息,比如時間、內(nèi)存占用、數(shù)據(jù)庫占用情況等。

2 清理數(shù)據(jù)庫中的過期鍵值對。

3 對不合理的數(shù)據(jù)庫進行大小調(diào)整。

4 關(guān)閉和清理連接失效的客戶端。

5 嘗試進行 AOF 或 RDB 持久化操作。

6 如果服務(wù)器是主節(jié)點的話,對附屬節(jié)點進行定期同步。

7 如果處于集群模式的話,對集群進行定期同步和連接測試。

因為 serverCron() 需要在 Redis 服務(wù)器運行期間一直定期運行, 所以它是一個循環(huán)時間事件: serverCron() 會一直定期執(zhí)行,直到服務(wù)器關(guān)閉為止。

在 Redis 2.6 版本中, 程序規(guī)定 serverCron() 每秒運行 10 次, 平均每 100 毫秒運行一次。 從 Redis 2.8 開始, 用戶可以通過修改 hz選項來調(diào)整 serverCron() 的每秒執(zhí)行次數(shù), 具體信息請參考 redis.conf 文件中關(guān)于 hz 選項的說明

查看hz

way1 : config get hz # "hz" "10"
way2 : info server # server.hz 10

serverCron()

serverCron()會定期的執(zhí)行,在serverCron()執(zhí)行中會調(diào)用databasesCron() 方法(serverCron()還做了其他很多事情,但是現(xiàn)在不討論,只談刪除策略)

int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
 // 略去多無關(guān)代碼

 /* We need to do a few operations on clients asynchronously. */
 // 檢查客戶端,關(guān)閉超時客戶端,并釋放客戶端多余的緩沖區(qū)
 clientsCron();

 /* Handle background operations on Redis databases. */
 // 對數(shù)據(jù)庫執(zhí)行各種操作
 databasesCron(); /* !我們關(guān)注的方法! */

databasesCron()

databasesCron() 中 調(diào)用了 activeExpireCycle()方法,來對過期的數(shù)據(jù)進行處理。(在這里還會做一些其他操作~ 調(diào)整數(shù)據(jù)庫大小,主動和漸進式rehash)

// 對數(shù)據(jù)庫執(zhí)行刪除過期鍵,調(diào)整大小,以及主動和漸進式 rehash
void databasesCron(void) {

 // 判斷是否是主服務(wù)器 如果是 執(zhí)行主動過期鍵清除
 if (server.active_expire_enabled && server.masterhost == NULL)
 // 清除模式為 CYCLE_SLOW ,這個模式會盡量多清除過期鍵
 activeExpireCycle(ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW);

 // 在沒有 BGSAVE 或者 BGREWRITEAOF 執(zhí)行時,對哈希表進行 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. */
 // 設(shè)定要測試的數(shù)據(jù)庫數(shù)量
 if (dbs_per_call > server.dbnum) dbs_per_call = server.dbnum;

 /* Resize */
 // 調(diào)整字典的大小
 for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
 tryResizeHashTables(resize_db % server.dbnum);
 resize_db++;
 }

 /* Rehash */
 // 對字典進行漸進式 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 遍歷指定個數(shù)的db(默認的 16 )進行刪除操作

2 針對每個db隨機獲取過期數(shù)據(jù)每次遍歷不超過指定數(shù)量(如20),發(fā)現(xiàn)過期數(shù)據(jù)并進行刪除。

3 如果有多于25%的keys過期,重復(fù)步驟 2

除了主動淘汰的頻率外,Redis對每次淘汰任務(wù)執(zhí)行的最大時長也有一個限定,這樣保證了每次主動淘汰不會過多阻塞應(yīng)用請求,以下是這個限定計算公式:

#define ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 25 /* CPU max % for keys collection */ ``... ``timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;

也就是每次執(zhí)行時間的25%用于過期數(shù)據(jù)刪除。

void activeExpireCycle(int type) {
 // 靜態(tài)變量,用來累積函數(shù)連續(xù)執(zhí)行時的數(shù)據(jù)
 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;
 // 默認每次處理的數(shù)據(jù)庫數(shù)量
 unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
 // 函數(shù)開始的時間
 long long start = ustime(), timelimit;

 // 快速模式
 if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST) {
 // 如果上次函數(shù)沒有觸發(fā) timelimit_exit ,那么不執(zhí)行處理
 if (!timelimit_exit) return;
 // 如果距離上次執(zhí)行未夠一定時間,那么不執(zhí)行處理
 if (start < last_fast_cycle + ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION*2) return;
 // 運行到這里,說明執(zhí)行快速處理,記錄當(dāng)前時間
 last_fast_cycle = start;
 }

 /* 
 * 一般情況下,函數(shù)只處理 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL 個數(shù)據(jù)庫,
 * 除非:
 *
 * 1) 當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的數(shù)量小于 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL
 * 2) 如果上次處理遇到了時間上限,那么這次需要對所有數(shù)據(jù)庫進行掃描,
 * 這可以避免過多的過期鍵占用空間
 */
 if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
 dbs_per_call = server.dbnum;

 // 函數(shù)處理的微秒時間上限
 // ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 默認為 25 ,也即是 25 % 的 CPU 時間
 timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;
 timelimit_exit = 0;
 if (timelimit <= 0) timelimit = 1;

 // 如果是運行在快速模式之下
 // 那么最多只能運行 FAST_DURATION 微秒 
 // 默認值為 1000 (微秒)
 if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST)
 timelimit = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION; /* in microseconds. */

 // 遍歷數(shù)據(jù)庫
 for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
 int expired;
 // 指向要處理的數(shù)據(jù)庫
 redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);

 // 為 DB 計數(shù)器加一,如果進入 do 循環(huán)之后因為超時而跳出
 // 那么下次會直接從下個 DB 開始處理
 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. */
 // 獲取數(shù)據(jù)庫中帶過期時間的鍵的數(shù)量
 // 如果該數(shù)量為 0 ,直接跳過這個數(shù)據(jù)庫
 if ((num = dictSize(db->expires)) == 0) {
 db->avg_ttl = 0;
 break;
 }
 // 獲取數(shù)據(jù)庫中鍵值對的數(shù)量
 slots = dictSlots(db->expires);
 // 當(dāng)前時間
 now = mstime();

 // 這個數(shù)據(jù)庫的使用率低于 1% ,掃描起來太費力了(大部分都會 MISS)
 // 跳過,等待字典收縮程序運行
 if (num && slots > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
 (num*100/slots < 1)) break;

 /* 
 * 樣本計數(shù)器
 */
 // 已處理過期鍵計數(shù)器
 expired = 0;
 // 鍵的總 TTL 計數(shù)器
 ttl_sum = 0;
 // 總共處理的鍵計數(shù)器
 ttl_samples = 0;

 // 每次最多只能檢查 LOOKUPS_PER_LOOP 個鍵
 if (num > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP)
 num = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP;

 // 開始遍歷數(shù)據(jù)庫
 while (num--) {
 dictEntry *de;
 long long ttl;

 // 從 expires 中隨機取出一個帶過期時間的鍵
 if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
 // 計算 TTL
 ttl = dictGetSignedIntegerVal(de)-now;
 // 如果鍵已經(jīng)過期,那么刪除它,并將 expired 計數(shù)器增一
 if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;
 if (ttl < 0) ttl = 0;
 // 累積鍵的 TTL
 ttl_sum += ttl;
 // 累積處理鍵的個數(shù)
 ttl_samples++;
 }

 /* Update the average TTL stats for this database. */
 // 為這個數(shù)據(jù)庫更新平均 TTL 統(tǒng)計數(shù)據(jù)
 if (ttl_samples) {
 // 計算當(dāng)前平均值
 long long avg_ttl = ttl_sum/ttl_samples;
 
 // 如果這是第一次設(shè)置數(shù)據(jù)庫平均 TTL ,那么進行初始化
 if (db->avg_ttl == 0) db->avg_ttl = avg_ttl;
 /* Smooth the value averaging with the previous one. */
 // 取數(shù)據(jù)庫的上次平均 TTL 和今次平均 TTL 的平均值
 db->avg_ttl = (db->avg_ttl+avg_ttl)/2;
 }

 // 我們不能用太長時間處理過期鍵,
 // 所以這個函數(shù)執(zhí)行一定時間之后就要返回

 // 更新遍歷次數(shù)
 iteration++;

 // 每遍歷 16 次執(zhí)行一次
 if ((iteration & 0xf) == 0 && /* check once every 16 iterations. */
 (ustime()-start) > timelimit)
 {
 // 如果遍歷次數(shù)正好是 16 的倍數(shù)
 // 并且遍歷的時間超過了 timelimit
 // 那么斷開 timelimit_exit
 timelimit_exit = 1;
 }

 // 已經(jīng)超時了,返回
 if (timelimit_exit) return;

 // 如果已刪除的過期鍵占當(dāng)前總數(shù)據(jù)庫帶過期時間的鍵數(shù)量的 25 %
 // 那么不再遍歷
 } while (expired > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/4);
 }
}

hz調(diào)大將會提高Redis主動淘汰的頻率,如果你的Redis存儲中包含很多冷數(shù)據(jù)占用內(nèi)存過大的話,可以考慮將這個值調(diào)大,但Redis作者建議這個值不要超過100。我們實際線上將這個值調(diào)大到100,觀察到CPU會增加2%左右,但對冷數(shù)據(jù)的內(nèi)存釋放速度確實有明顯的提高(通過觀察keyspace個數(shù)和used_memory大?。?。

可以看出timelimit和server.hz是一個倒數(shù)的關(guān)系,也就是說hz配置越大,timelimit就越小。換句話說是每秒鐘期望的主動淘汰頻率越高,則每次淘汰最長占用時間就越短。這里每秒鐘的最長淘汰占用時間是固定的250ms(1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/100),而淘汰頻率和每次淘汰的最長時間是通過hz參數(shù)控制的。

因此當(dāng)redis中的過期key比率沒有超過25%之前,提高hz可以明顯提高掃描key的最小個數(shù)。假設(shè)hz為10,則一秒內(nèi)最少掃描200個key(一秒調(diào)用10次*每次最少隨機取出20個key),如果hz改為100,則一秒內(nèi)最少掃描2000個key;另一方面,如果過期key比率超過25%,則掃描key的個數(shù)無上限,但是cpu時間每秒鐘最多占用250ms。

當(dāng)REDIS運行在主從模式時,只有主結(jié)點才會執(zhí)行上述這兩種過期刪除策略,然后把刪除操作”del key”同步到從結(jié)點。

if (server.active_expire_enabled && server.masterhost == NULL) // 判斷是否是主節(jié)點 從節(jié)點不需要執(zhí)行activeExpireCycle()函數(shù)。
 // 清除模式為 CYCLE_SLOW ,這個模式會盡量多清除過期鍵
 activeExpireCycle(ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW);

隨機個數(shù)

redis.config.ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 決定每次循環(huán)從數(shù)據(jù)庫 expire中隨機挑選值的個數(shù)

逐出算法

如果不限制 reids 對內(nèi)存使用的限制,它將會使用全部的內(nèi)存??梢酝ㄟ^ config.memory 來指定redis 對內(nèi)存的使用量 。

下面是redis 配置文件中的說明

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').
 
將內(nèi)存使用限制設(shè)置為指定的字節(jié)。當(dāng)已達到內(nèi)存限制Redis將根據(jù)所選的逐出策略(請參閱maxmemory策略)嘗試刪除數(shù)據(jù)。

如果Redis無法根據(jù)逐出策略移除密鑰,或者策略設(shè)置為“noeviction”,Redis將開始對使用更多內(nèi)存的命令(如set、LPUSH等)進行錯誤回復(fù),并將繼續(xù)回復(fù)只讀命令,如GET。

當(dāng)將Redis用作LRU或LFU緩存或設(shè)置實例的硬內(nèi)存限制(使用“noeviction”策略)時,此選項通常很有用。

警告:如果將副本附加到啟用maxmemory的實例,則將從已用內(nèi)存計數(shù)中減去饋送副本所需的輸出緩沖區(qū)的大小,這樣,網(wǎng)絡(luò)問題/重新同步將不會觸發(fā)收回密鑰的循環(huán),而副本的輸出緩沖區(qū)將充滿收回的密鑰增量,從而觸發(fā)刪除更多鍵,依此類推,直到數(shù)據(jù)庫完全清空。

簡而言之。。。如果附加了副本,建議您設(shè)置maxmemory的下限,以便系統(tǒng)上有一些空閑RAM用于副本輸出緩沖區(qū)(但如果策略為“noeviction”,則不需要此限制)。

驅(qū)逐策略的配置

Maxmemery-policy volatile-lru

當(dāng)前已用內(nèi)存超過 maxmemory 限定時,觸發(fā)主動清理策略

易失數(shù)據(jù)清理

volatile-lru:只對設(shè)置了過期時間的key進行LRU(默認值)

volatile-random:隨機刪除即將過期key

volatile-ttl : 刪除即將過期的

volatile-lfu:挑選最近使用次數(shù)最少的數(shù)據(jù)淘汰

全部數(shù)據(jù)清理

allkeys-lru : 刪除lru算法的key

allkeys-lfu:挑選最近使用次數(shù)最少的數(shù)據(jù)淘汰

allkeys-random:隨機刪除

禁止驅(qū)逐

(Redis 4.0 默認策略)

noeviction : 永不過期,返回錯誤當(dāng)mem_used內(nèi)存已經(jīng)超過maxmemory的設(shè)定,對于所有的讀寫請求都會觸發(fā)redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函數(shù)以清理超出的內(nèi)存。注意這個清理過程是阻塞的,直到清理出足夠的內(nèi)存空間。所以如果在達到maxmemory并且調(diào)用方還在不斷寫入的情況下,可能會反復(fù)觸發(fā)主動清理策略,導(dǎo)致請求會有一定的延遲。

清理時會根據(jù)用戶配置的maxmemory-policy來做適當(dāng)?shù)那謇恚ㄒ话闶荓RU或TTL),這里的LRU或TTL策略并不是針對redis的所有key,而是以配置文件中的maxmemory-samples個key作為樣本池進行抽樣清理。

maxmemory-samples在redis-3.0.0中的默認配置為5,如果增加,會提高LRU或TTL的精準(zhǔn)度,redis作者測試的結(jié)果是當(dāng)這個配置為10時已經(jīng)非常接近全量LRU的精準(zhǔn)度了,并且增加maxmemory-samples會導(dǎo)致在主動清理時消耗更多的CPU時間,建議:

1 盡量不要觸發(fā)maxmemory,最好在mem_used內(nèi)存占用達到maxmemory的一定比例后,需要考慮調(diào)大hz以加快淘汰,或者進行集群擴容。

2 如果能夠控制住內(nèi)存,則可以不用修改maxmemory-samples配置;如果Redis本身就作為LRU cache服務(wù)(這種服務(wù)一般長時間處于maxmemory狀態(tài),由Redis自動做LRU淘汰),可以適當(dāng)調(diào)大maxmemory-samples。

這里提一句,實際上redis根本就不會準(zhǔn)確的將整個數(shù)據(jù)庫中最久未被使用的鍵刪除,而是每次從數(shù)據(jù)庫中隨機取5個鍵并刪除這5個鍵里最久未被使用的鍵。上面提到的所有的隨機的操作實際上都是這樣的,這個5可以用過redis的配置文件中的maxmemeory-samples參數(shù)配置。

數(shù)據(jù)逐出策略配置依據(jù)

使用INFO命令輸出監(jiān)控信息,查詢緩存int和miss的次數(shù),根據(jù)業(yè)務(wù)需求調(diào)優(yōu)Redis配置。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于redis 數(shù)據(jù)刪除策略和逐出算法的問題小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis 刪除策略 逐出算法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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