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Redis逾期战略和内存镌汰机制

程序员 2024-9-12 15:33:10 72 0 来自 中国
一、关于Redis内存接纳

Redis是基于内存操纵的非关系型数据库，Redis中提供了多种内存接纳战略，当内存容量不敷时，为了包管步调的运行，这时就不得不镌汰内存中的一些对象，开释这些对象占用的空间，那么选择镌汰哪些对象呢？
Redis的内存接纳，重要围绕以下两种方式：

  • 1、Redis逾期战略：删除已颠末期的数据。
  • 2、Redis镌汰战略：内存使用到达maxmemory上限时触发内存镌汰数据。
留意：逾期战略和镌汰战略是两种差异的概念。
二、Redis逾期战略

在Redis中，提供了expire下令设置一个键的逾期时间，到期之后Redis会主动删除它，这个在我们的现实使用过程中用的非常多。
Redis中设置逾期时间有如下两种方式：

  • 1、expire下令：expire key seconds(先set key，然后设置逾期时间。此中seconds 参数表现键的逾期时间，单元为秒。expire 返回值为1表现设置成功，0表现设置失败或者键不存在)
  • 2、setex下令：setex key seconds value(设置键的同时，直接设置逾期时间)
expire下令的seconds单元为秒，最小准确至1秒，如果想要更准确的控制键的逾期时间，可以使用pexpire下令，pexpire下令的单元是毫秒。pexpire key 1000与expire key 1相当。
Redis 逾期时间相干下令

1、设置逾期时间

Redis 提供了四个下令来设置逾期时间（生存时间）：

  • EXPIRE <key> <ttl>：表现将键 key 的生存时间设置为 ttl 秒；
  • PEXPIRE <key> <ttl>：表现将键 key 的生存时间设置为 ttl 毫秒；
  • EXPIREAT <key> <timestamp>：表现将键 key 的生存时间设置为 timestamp 所指定的秒数时间戳；
  • PEXPIREAT <key> <timestamp>：表现将键 key 的生存时间设置为 timestamp 所指定的毫秒数时间戳。
在Redis内部实现中，前面三个设置逾期时间的下令最后都会转换成最后一个PEXPIREAT 下令来完成。
2、移除逾期时间


  • PERSIST <key>：表现将 key 的逾期时间移除。
3、查察键的剩余逾期时间


  • TTL <key>：以秒的单元返回键 key 的剩余生存时间；
  • PTTL <key>：以毫秒的单元返回键 key 的剩余生存时间。
三种逾期战略


  • 1、定时删除： 在设置key的逾期时间的同时，为该key创建一个定时器，让定时器在key的逾期时间来临时，对key举行删除。

    • 长处：包管内存被尽快开释
    • 缺点：若逾期key很多，删除这些key会占用很多的CPU时间，在CPU时间告急的情况下，CPU不能把全部的时间用来做要紧的事儿，还必要去花时间删除这些key。

  • 2、惰性删除： key逾期的时间不删除， 每次从数据库获取key的时间去查抄是否逾期，若逾期，则删除，返回null。

    • 长处：删除操纵只发生在从数据库取出key的时间发生，而且只删除当前key，所以对CPU时间的占用是比力少的，而且此时的删除是已经到了非做不可的田地（如果此时还不删除的话，我们就会获取到了已颠末期的key了）。
    • 缺点：若大量的key在超出超时时间后，好久一段时间内，都没有被获取过，那么可能发生内存泄漏（无用的垃圾占用了大量的内存）。

  • 3、定期删除： 每隔一段时间实行一次删除逾期key操纵。

    • 长处：通过限定删除操纵的时长和频率，来淘汰删除操尴尬刁难CPU时间的占用–处置处罚"定时删除"的缺点，定期删除逾期key–处置处罚"惰性删除"的缺点。
    • 缺点：在内存友爱方面，不如"定时删除"，在CPU时间友爱方面，不如"惰性删除"。
      难点：公道设置删除操纵的实行时长（每次删除实行多长时间）和实行频率（每隔多长时间做一次删除）（这个要根据服务器运行情况来定了）。

Redis接纳的逾期战略：惰性删除+定期删除。

1、Redis定期删除战略

由redis.c/activeExpireCycle函数实现，函数以肯定频率实行，每当Redis的服务器性实行redis.c/serverCron函数时，activeExpireCycle函数就会被调用，它在规定的时间内，分多次遍历服务器中的各个数据库，从数据库的expires字典中随机查抄一部门键的逾期时间，并删除此中的逾期键 。

  • Redis 会将每个设置了逾期时间的 key 放入到一个独立的字典中，默认每 100ms 举行一次逾期扫描，随机抽取 20 个 key，删除这 20 个key中逾期的key。
  • 如果逾期的 key 比例超过 1/4，就重复上述步调，继续删除。
为什不扫描全部的 key？

  • Redis 是单线程，全部扫描岂不是卡死了。而且为了防止每次扫描逾期的 key 比例都超过 1/4，导致不绝循环卡死线程，Redis 为每次扫描添加了上限时间，默认是 25ms。
    如果在同一时间出现大面积 key 逾期，Redis 循环多次扫描逾期辞书，直到逾期的 key 比例小于 1/4。这会导致卡顿，而且在高并发的情况下，可能会导致缓存雪崩。
从库的逾期战略

从库不会举行逾期扫描，从库对逾期的处置处罚是被动的。主库在 key 到期时，会在 AOF 文件里增长一条 del 指令，同步到全部的从库，从库通过实行这条 del 指令来删除逾期的 key。
由于指令同步是异步举行的，所以主库逾期的 key 的 del 指令没有实时同步到从库的话，会出现主从数据的不一致，主库没有的数据在从库里还存在。
留意


  • Redis 的定期删除战略并不是一次运行就查抄全部的库、全部的键，而是随机查抄肯定命量的键。
  • 定期删除函数的运行频率，在 Redis2.6 版本中，规定每秒运行 10 次，大概 100ms 运行一次。在 Redis2.8 版本后，可以通过修改设置文件 redis.conf 的 hz 选项来调解这个次数：
...# The range is tetween 1 and 500, however a value over 100 is usually not# a good idea. Most users should use the default of 10 and raise this up to# 100 only in environments where very low latency is requiried.hz 10...在这个参数的上面解释可以看出，建议不要将这个值设置超过100，一样平常使用默认的10，只有当在必要非常低延长的场景才设置为100。
2、Redis惰性删除战略

Redis的惰性删除战略由db.c/expireIfNeeded函数实现，全部键读写下令实行之前都会调用expireIfNeeded函数对其举行查抄，如果逾期，则删除该键，然后实行键不存在的操纵；未逾期则不作操纵，继续实行原有的下令。
1.png 3、Redis 逾期删除战略的标题

固然 Redis 接纳了惰性删除和定期删除两种战略，但对于一些永世使用不到的键，而且颠末多次定期删除也没有被选定到并删除，那么这些键就会不停驻留在内存中。
所以，这时间就必要使用 Redis 的内存镌汰战略来办理了。
三、Redis 内存镌汰战略


  • 1、设置 Redis 最大内存
    在设置文件 redis.conf 中，可以通过参数 maxmemory <bytes> 来设定最大内存：
# In short... if you have slaves attached it is suggested that you set a lower# limit for maxmemory so that there is some free RAM on the system for slave# output buffers (but this is not needed if the policy is 'noeviction').#maxmemory <bytes># MAXMEMORY POLICY: how Redis will select what to remove when maxmemory# is reached. You can select among five behaviors:## volatile-lru -> remove the key with an expire set using an LRU algorithm# allkeys-lru -> remove any key according to the LRU algorithm# volatile-random -> remove a random key with an expire set# allkeys-random -> remove a random key, any key# volatile-ttl -> remove the key with the nearest expire time (minor TTL)# noeviction -> don't expire at all, just return an error on write operationsRedis可以设置内存巨细：maxmemory 100mb，超过了这个内存巨细，就会触发内存镌汰机制；
设置：在redis.conf 设置文件中，可以设置镌汰方式：maxmemory-policy noeviction
Redis 4.0开始，共有8种数据镌汰机制：见Redis的设置文件redis.conf：

针对设置逾期时间的键值对：纵然缓存没有写满，这些数据如果逾期了，也会被删除。
除。固然，如果它的逾期时间到了但未被战略选中，同样也会被删除。
设置逾期时间的键值对

  • volatile-random：从设置了逾期时间的键值对中，举行随机删除。
  • volatile-ttl：从设置了逾期时间的键值对中，根据逾期时间的先后举行删除，越早逾期的越先被删除。
  • volatile-lru：从设置了逾期时间的键值对中，使用LRU算法筛选，移除近来最少使用的key。
  • volatile-lfu：从设置了逾期时间的键值对中，使用LFU算法筛选，移除近来最少使用的key。在 LRU算法的底子上，同时思量了数据的访问时效性和数据的访问次数。
全部键值对

  • allkeys-random：从全部键值对中，随机选择并删除数据；
  • allkeys-lru：从全部键值对中，使用LRU算法筛选，移除近来最少使用的key；
  • allkeys-lfu：从全部键值对中，使用LFU算法筛选，移除近来最少使用的key；
  • noevction：不举行数据镌汰。一旦缓存被写满了，再有写哀求来时，Redis不再提供服务，而是直接返回错误。默认选项，一样平常不会选用。
除 noeviction 比力特殊外，allkeys 开头的将从全部数据中举行镌汰，volatile 开头的将从设置了逾期时间的数据中举行镌汰。镌汰算法又核心分为 lru、random、ttl、lfu 几种。如下图所示：
3.png 结和归纳

总体来说，可以从2个维度，四个方面来个8中镌汰战略分类：

  • 从2个维度中筛选key：

    • 逾期键中筛选：volatile-ttl
    • 全部键中筛选：allkeys-lru、volatile-lru、allkeys-random、 volatile-random、allkeys-lfu、volatile-lfu

  • 从4个方面上筛选key：

    • lru（近来最久未使用的键删除）：allkeys-lru、volatile-lru
    • lfu（最低频次的键删除）：allkeys-lfu、volatile-lfu
    • random（随机删除）：allkeys-random、 volatile-random
    • ttl（到了逾期时间的键删除）：volatile-ttl

生产情况中，怎样设置缓存镌汰战略


  • 生产情况中，保举使用allkeys-lrul作为内存的镌汰战略，包管对全部key使用LRU算法举行删除
  • 通过修改文件设置（永世见效）：设置 maxmemory-policy 字段
maxmemory-policy allkeys-lru 4.png

  • 使用下令查询和设置镌汰战略：
## 设置内存数据的镌汰战略为volatile-lru config set maxmemory-policy volatile-lru config get maxmemory-policy四、Redis的LRU、LFU算法

1、LRU算法

LRU（Least Recently Used）近来最少使用。优先镌汰近来未被使用的数据，其核心头脑是“如果数据近来被访问过，那么未来被访问的几率也更高”。LRU底层布局是 hash 表 + 双向链表。hash 表用于包管查询操纵的时间复杂度是O(1)，双向链表用于包管节点插入、节点删除的时间复杂度是O(1)。
为什么是 双向链表而不是单链表呢？单链表可以实现头部插入新节点、尾部删除旧节点的时间复杂度都是O(1)，但是对于中心节点时间复杂度是O(n)，由于对于中心节点c，我们必要将该节点c移动到头部，此时只知道它的下一个节点，要知道其上一个节点必要遍历整个链表，时间复杂度为O(n)。
LRU GET操纵：如果节点存在，则将该节点移动到链表头部，并返回节点值；
LRU PUT操纵：①节点不存在，则新增节点，并将该节点放到链表头部；②节点存在，则更新节点，并将该节点放到链表头部。
【LRU缓存】【hash+双向链表】布局表现图如下：

2、近似LRU算法原理（approximated LRU algorithm）

Redis为什么倒霉用原生LRU算法？

  • 原生LRU算法必要 双向链表 来管理数据，必要额外内存；
  • 数据访问时涉及数据移动，有性能消耗；
  • Redis现有数据布局必要改造；
在Redis中，Redis的key的底层布局是 redisObject，redisObject 中 lru: LRU_BITS 字段用于记载该key近来一次被访问时的Redis时钟 server.lruclock（Redis在处置处罚数据时，都会调用lookupKey方法用于更新该key的时钟）。不太理解Redis时钟的，可以将其先简朴理解成时间戳（不影响我们理解近似LRU算法原理。
# Redis的key的底层布局，源码位于：server.h typedef struct redisObject {    unsigned type:4; // 范例    unsigned encoding:4; // 编码    unsigned lruRU_BITS; /* LRU time (relative to global lru_clock) or                            * LFU data (least significant 8 bits frequency                            * and most significant 16 bits access time). */    int refcount; // 引用计数    void *ptr; // 指向存储现实值的数据布局的指针，数据布局由 type、encoding 决定。} robj;当 mem_used > maxmemory 时，Redis通过 freeMemoryIfNeeded 方法完成数据镌汰。LRU战略镌汰核心逻辑在 evictionPoolPopulate（镌汰数据聚集添补） 方法。
Redis 近似LRU 镌汰战略逻辑：


  • 初次镌汰：随机抽样选出【最多N个数据】放入【待镌汰数据池 evictionPoolEntry】；

    • 数据量N：由 redis.conf 设置的 maxmemory-samples 决定，默认值是5，设置为10将非常靠近真实LRU效果，但是更斲丧CPU；

  • 再次镌汰：随机抽样选出【最多N个数据】，只要数据比【待镌汰数据池 evictionPoolEntry】中的【恣意一条】数据的 lru 小，则将该数据添补至 【待镌汰数据池】；
  • 实行镌汰：挑选【待镌汰数据池】中 lru 最小的一条数据举行镌汰；
    Redis为了制止长时间或不停找不到富足的数据添补【待镌汰数据池】，代码里（dictGetSomeKeys 方法）逼迫写死了单次探求数据的最大次数是 [maxsteps = count*10; ]，count 的值其实就是 maxmemory-samples。
3、LFU算法原理

LFU 使用 Morris counter 概率计数器，仅使用几比特就可以维护 访问频率，Morris算法使用随机算法来增长计数，在 Morris 算法中，计数不是真实的计数，它代表的是现实计数的量级。
LFU数据镌汰战略下，redisObject 的 lruRU_BITS 字段（24位）将分为2部门存储：

  • Ldt：last decrement time，16位，精度分钟，存储上一次 LOG_C 更新的时间。
  • LOG_C：logarithmic counter，8位，最大255，存储key被访问频率。
留意：

  • LOG_C 存储的是访问频率，不是访问次数；
  • LOG_C 访问频率随时间衰减；

    • 为什么 LOG_C 要随时间衰减？好比在秒杀场景下，热key被访问次数很大，如果不随时间衰减，此部门key将不停存放于内存中。

  • 新对象 的 LOG_C 值 为 LFU_INIT_VAL = 5，制止刚被创建即被镌汰。
Redis的LFU算法


  • LFU：Least Frequently Used，使用频率最少的（最不常常使用的）：
  • 优先镌汰近来使用的少的数据，其核心头脑是“如果一个数据在近来一段时间很少被访问到，那么未来被访问的可能性也很小”。
4、LFU与LRU的区别

如果一条数据仅仅是突然被访问（有可能后续将不再访问），在 LRU 算法下，此数据将被界说为热数据，最晚被镌汰。但现实生产情况下，我们很多时间必要盘算的是一段时间下key的访问频率，镌汰此时间段内的冷数据。LFU 算法相比 LRU，在某些情况下可以提拔 数据掷中率，使用频率更多的数据将更轻易被保存。
对比项近似LRU算法LFU算法开始逾期的数据近来未被访问的近来一段时间访问的最少的实用场景数据被连续访问场景数据在一段时间内被连续访问缺点新增key将占据缓存汗青访问次数超大的key镌汰速率取决于lfu-decay-time镌汰战略使用


  • 优先使用 allkeys-lru 战略。可以充实使用 LRU 这一经典缓存算法的优势，把近来最常访问的数据留在缓存中，提拔应用的访问性能。如果业务数据中有显着的冷热数据区分，建议使用allkeys-lru战略。
  • 如果业务应用中的数据访问频率相差不大，没有显着的冷热数据区分，建议使用allkeys-random战略，随机选择镌汰的数据就行。
  • 如果业务中有置顶的需求，好比置顶消息、置顶视频，那么，可以使用volatile-lru战略，同时不给这些置顶数据设置逾期时间。如许一来，这些必要置顶的数据不停不会被删除，而其他数据会在逾期时根据 LRU规则举行筛选。
缓存污染

在一些场景下，有些数据被访问的次数非常少，乃至只会被访问一次。当这些数据服务完访问哀求后，如果还继续留存在缓存中的话，就只会白白占用缓存空间。这种情况，就是缓存污染。
当缓存污染不严肃时，只有少量数据占据缓存空间，此时，对缓存系统的影响不大。但是，缓
https://blog.csdn.net/Extraordinarylife/article/details/127344560存污染一旦变得严肃后，就会有大量不再访问的数据滞留在缓存中。如果这时数据占满了缓存空间，我们再往缓存中写入新数据时，就必要先把这些数据徐徐镌汰出缓存，这就会引入额外的操纵时间开销，进而会影相应用的性能。
要办理缓存污染标题，最关键的技能点就是能辨认出这些只访问一次或是访问次数很少的数据，在镌汰数据时，优先把它们筛选出来并镌汰掉。所以接纳LFU战略

  • volatile-lfu
  • allkeys-lfu
参考：
https://blog.csdn.net/Extraordinarylife/article/details/127344560
https://blog.nowcoder.net/n/e7f3994adb62441ca40041f6854b3cb9
https://blog.csdn.net/FlyingFish868/article/details/125964074
https://blog.csdn.net/weixin_43863054/article/details/126243012
https://blog.csdn.net/aiwangtingyun/article/details/123995143
https://blog.csdn.net/DQWERww/article/details/126453008
https://blog.csdn.net/weixin_38871362/article/details/125678494

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