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
1.XX:具有时效性的数据
2.-1永久有效的数据
3.-2 已经过期或被删除的数据或未定义的数据
如上图
过期的数据或被删除的数据真的被删除了吗???
答案是:不是的
现在引如redis中的删除策略:
1.定时删除
2.惰性删除
3.定期删除
数据删除策略的目标:在内存占用和CPU占用之间寻找一种平衡,顾此失彼都会在成redis性能的下降,甚至是引发服务器夯机或内存泄漏
创建一个定时器,当key设置有过期时间,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此时负载量多高,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(拿时间换空间)
数据到达过期时间,不做处理。等下次访问该数据时
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(拿时间换空间)
Redis启动服务器初始化时,读取配置server.hz的值,默认为10
每秒钟执行server.hz次
activeExpireCycle()对每个expires[*]逐一进行检测,每次执行250ms/server.hz
对某个expires[*]检测时,随机挑选W个key检测
如果key超时,删除key
如果一轮中删除的key的数量>W*25%,循环该过程
如果一轮中删除的key的数量≤W25%,检查下一个expires[],0-15循环
W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值
参数current_db用于记录activeExpireCycle() 进入哪个expires[*] 执行
如果activeExpireCycle()执行时间到期,下次从current_db继续向下执行
周期性轮询redis库中的时效性数据,采用随机抽取的策略,利用过期数据占比的方式控制删除频度
特点1:CPU性能占用设置有峰值,检测频度可自定义设置
特点2:内存压力不是很大,长期占用内存的冷数据会被持续清理
总结:周期性抽查存储空间 expireIfNeeded() (随机抽查,重点抽查)
redis用的是定期删除和惰性删除结合的方式
maxmemory
占用物理内存的比例,默认值为0,表示不限制。生产环境中根据需求设定,通常设置在50%以上。
maxmemory-samples
选取数据时并不会全库扫描,导致严重的性能消耗,降低读写性能。因此采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据
maxmemory-policy
达到最大内存后的,对被挑选出来的数据进行删除的策略
检测易失数据(可能会过期的数据集server.db[i].expires )
① volatile-lru:挑选最近最少使用的数据淘汰
② volatile-lfu:挑选最近使用次数最少的数据淘汰
③ volatile-ttl:挑选将要过期的数据淘汰
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 )
⑤ allkeys-lru:挑选最近最少使用的数据淘汰
⑥ allkeys-lfu:挑选最近使用次数最少的数据淘汰
⑦ allkeys-random:任意选择数据淘汰 放弃数据驱逐
⑧ no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略),会引发错误OOM(Out Of Memory)
使用INFO命令输出监控信息,查询缓存hit和miss的次数,根据业务需求调优Redis的配置