Redis(6)删除策略(定时删除、惰性删除、定期删除)和数据逐出策略

目录

一、过期数据

二、数据删除策略

1. 定时删除 

2. 惰性删除 

3. 定期删除 

4. 删除策略比对 

三、逐出算法

1. 新数据进入检测

2. 影响数据逐出的相关配置

3. 数据逐出策略配置依据


一、过期数据

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:

  • XX :具有时效性的数据 
  • -1 :永久有效的数据 
  • -2 :已经过期的数据 或 被删除的数据 或 未定义的数据 

二、数据删除策略

数据删除策略的目标:在内存占用与CPU占用之间寻找一种平衡,顾此失彼都会造成整体redis性能的下降,甚至引发服务器宕机或
内存泄露。

时效性数据的存储结构:

Redis(6)删除策略(定时删除、惰性删除、定期删除)和数据逐出策略

1. 定时删除 

  • 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) 

Redis(6)删除策略(定时删除、惰性删除、定期删除)和数据逐出策略

2. 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,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(拿空间换时间)

Redis(6)删除策略(定时删除、惰性删除、定期删除)和数据逐出策略

3. 定期删除 

两种方案都走极端,有没有折中方案? 

  • 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 (随机抽查,重点抽查) 

Redis(6)删除策略(定时删除、惰性删除、定期删除)和数据逐出策略

Redis(6)删除策略(定时删除、惰性删除、定期删除)和数据逐出策略

4. 删除策略比对 

Redis(6)删除策略(定时删除、惰性删除、定期删除)和数据逐出策略

三、逐出算法

1. 新数据进入检测

当新数据进入redis时,如果内存不足怎么办? 

  • Redis使用内存存储数据,在执行每一个命令前,会调用freeMemoryIfNeeded()检测内存是否充足。如果内存不满足新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。清理数据的策略称为逐出算法。 
  • 注意:逐出数据的过程不是100%能够清理出足够的可使用的内存空间,如果不成功则反复执行。当对所有数据尝试完毕后,如果不能达到内存清理的要求,将出现错误信息。 

Redis(6)删除策略(定时删除、惰性删除、定期删除)和数据逐出策略

2. 影响数据逐出的相关配置

Redis(6)删除策略(定时删除、惰性删除、定期删除)和数据逐出策略

1)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 


2)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 


3)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) 

3. 数据逐出策略配置依据

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配置 。