知识小册子

当内存使用达到上限时，就无法存储更多数据了。为了解决这个问题，Redis 提供了一些策略实现内存回收：

内存过期策略：通过 Expire 命令给 Redis 的 Key 设置 TTL
- 惰性删除：每次查找 Key 时判断是否过期，如果过期则删除
- 定期删除：定期抽样部分 Key，判断是否过期，如果过期则删除。
  - SLOW 模式执行频率默认为10，每次不超过 25ms （高吞吐）
  - FAST 模式执行频率不固定，但两次间隔不低于 2ms，每次耗时不超过 1ms（低延迟）
- Redis的过期删除策略：惰性删除 + 定期删除两种策略进行配合使用。
内存淘汰策略：主动挑选部分 Key 删除以释放更多内存的流程
- 淘汰策略
  - noeviction：不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。
  - volatile-ttl：对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰
  - allkeys-random：对全体key ，随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
  - volatile-random：对设置了TTL的key ，随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选
  - allkeys-lru：对全体key，基于LRU算法进行淘汰
  - volatile-lru：对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰
  - allkeys-lfu：对全体key，基于LFU算法进行淘汰
  - volatile-lfu：对设置了TTL的key，基于LFI算法进行淘汰
- 容易混淆
  - LRU：最近使用。根据每个 Key 的最后访问时间来淘汰
  - LFU：使用频率。根据每个 Key 的访问频率来淘汰
- 使用建议
  - 如果业务有冷热数据区分，根据访问时间来淘汰，建议使用 allkeys-lru，把最近访问的数据留在缓存中。
  - 如果业务没有冷热数据区分，访问频率差别不大，建议选择 allkeys-random，随机选择淘汰
  - 如果有短时高频访问的数据，则可以使用 allkeys-lfu 或 allkeys-lfu
  - 如果业务中有指定的需求，则可以使用 volaitle-lru 。置顶数据设置不过期，不会被删除，淘汰设置过期时间的数据

Redis内存策略

内存回收

Redis之所以性能强，最主要的原因就是基于内存存储。然而单节点的Redis其内存大小不宜过大，会影响持久化或主从同步性能。

我们可以通过修改配置文件来设置Redis的最大内存：

# 格式：
# maxmemory <bytes>
# 例如：
maxmemory 1gb

当内存使用达到上限时，就无法存储更多数据了。为了解决这个问题，Redis 提供了一些策略实现内存回收：

内存过期策略
内存淘汰策略

过期策略

在学习Redis缓存的时候我们说过，可以通过 Expire 命令给 Redis 的 Key 设置 TTL（存活时间）：

127.0.0.1:6379> set name jack
OK
127.0.0.1:6379> expire name 5 # 设置ttl为5s
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get name # 立即访问
"jack"
127.0.0.1:6379> get name # 5秒后访问
(nil)

可以发现，当key的TTL到期以后，再次访问name返回的是nil，说明这个key已经不存在了，对应的内存也得到释放。从而起到内存回收的目的。

思考：Redis 如何知道一个 Key 是否过期呢？

DB结构

Redis 本身是一个典型的 key-value 内存存储数据库，因此所有的 key、value 都保存在之前学习过的Dict 结构中。不过在其 database 结构体中，有两个 Dict：一个用来记录 key-value；另一个用来记录 key-TTL。

Redis 是如何知道一个 Key 是否过期呢？

利用两个 Dict 分别记录 key-value 对及 key-ttl 对

思考：是不是 TTL 到期就立即删除了呢？

惰性删除

惰性删除：顾明思议并不是在 TTL 到期后就立刻删除，而是在访问一个 Key 的时候，检查该 Key 的存活时间，如果已经过期才执行删除。

周期删除

周期删除：顾明思议是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的 Key，然后执行删除。执行周期有两种：

Redis 服务初始化函数 initServer() 中设置定时任务，按照 server.hz 的频率来执行过期 Key 清理，模式为 SLOW
Redis 的每个事件循环前会调用 beforeSleep() 函数，执行过期 Key 清理，模式为 FAST

SLOW 模式规则：

执行频率受 server.hz 影响，默认为 10，即每秒执行 10 次，每个执行周期 100ms
执行清理耗时不超过一次执行周期的 25% 默认 SLOW 模式耗时不超过 25ms
逐个遍历 db，逐个遍历 db 中的 bucket，抽取20个 Key 判断是否过期
如果没达到时间上限（25ms）并且过期key比例大于 10%，再进行一次抽样，否则结束

FAST 模式规则（过期 Key 比例小于10%不执行）：

执行频率受 beforeSleep() 调用频率影响，但两次 FAST 模式间隔不低于 2ms
执行清理耗时不超过 1ms
逐个遍历 db，逐个遍历 db 中的 bucket，抽取 20 个 Key 判断是否过期。如果没达到时间上限（1ms）并且过期 Key 比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

总结

RedisKey 的 TTL 记录方式：

在 RedisDB 中通过一个 Dict 记录每个 Key 的 TTL 时间

过期 Key 的删除策略：

惰性清理：每次查找 Key 时判断是否过期，如果过期则删除
定期清理：定期抽样部分 Key，判断是否过期，如果过期则删除。

定期清理的两种模式：

SLOW 模式执行频率默认为10，每次不超过 25ms （高吞吐）
FAST 模式执行频率不固定，但两次间隔不低于 2ms，每次耗时不超过 1ms（低延迟）

内存淘汰

内存淘汰：就是当 Redis 内存使用达到设置的上限时，主动挑选部分 Key 删除以释放更多内存的流程。

思考：Redis 在什么时候会去检查内存是否充足？

Redis 会在处理客户端命令的方法 processCommand() 中尝试做内存淘汰：

淘汰策略

Redis支持8种不同策略来选择要删除的key：

noeviction：不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。
volatile-ttl：对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰
allkeys-random：对全体key ，随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
volatile-random：对设置了TTL的key ，随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选。
allkeys-lru：对全体key，基于LRU算法进行淘汰
volatile-lru：对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰
allkeys-lfu：对全体key，基于LFU算法进行淘汰
volatile-lfu：对设置了TTL的key，基于LFI算法进行淘汰

properties

# The default is:
#
# maxmemory-policy noeviction

比较容易混淆的有两个：

LRU（Least Recently Used）：最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。
LFU（Least Frequently Used）：最少频率使用。会统计每个 Key 的访问频率，值越小淘汰优先级越高。

思考：Redis 如何知道最近使用的时间和使用的频率？

Redis的数据都会被封装为 RedisObject 结构：

LFU 的访问次数之所以叫做逻辑访问次数，是因为并不是每次key被访问都计数，而是通过运算：

生成 0~1 之间的随机数R
计算 (旧次数 * lfu_log_factor + 1)，记录为P
如果 R < P ，则计数器 + 1，且最大不超过255
访问次数会随时间衰减，距离上一次访问时间每隔 lfu_decay_time 分钟，计数器 -1

最后用一副图来描述当前的这个流程吧

使用建议：

优先使用 allkeys-lru 策略。充分利用 LRU 算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中。如果业务有明显的冷热数据区分，建议使用。
如果业务中数据访问频率差别不大，没有明显冷热数据区分，建议使用 allkeys-random，随机选择淘汰。
如果业务中有置顶的需求，可以使用 volatile-lru 策略，同时置顶数据不设置过期时间，这些数据就一直不被删除，会淘汰其他设置过期时间的数据。
如果业务中有短时高频访问的数据，可以使用 allkeys-lfu 或 volatile-lfu 策略。

Redis内存策略 ​

内存回收 ​

过期策略 ​

DB结构 ​

惰性删除 ​

周期删除 ​

总结 ​

内存淘汰 ​