Redis 过期删除机制探究

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Redis 过期删除机制探究相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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Redis 过期删除机制

过期删除原理

Redis 是可以对 key 设置过期时间的,因此需要有相应的机制将已过期的键值对删除,而做这个工作的就是过期键值删除策略。

每当我们对一个 key 设置了过期时间时,Redis 会把该 key 带上过期时间存储到一个过期字典(expires dict)中,也就是说「过期字典」保存了数据库中所有 key 的过期时间。

当我们查询一个 key 时,Redis 首先检查该 key 是否存在于过期字典中:

  • 如果不在,则正常读取键值;
  • 如果存在,则会获取该 key 的过期时间,然后与当前系统时间进行比对,如果比系统时间大,那就没有过期,否则判定该 key 已过期。

Redis 使用的过期删除策略是惰性删除+定期删除这两种策略配和使用。

惰性删除策略

惰性删除策略的做法是,不主动删除过期键,每次从数据库访问 key 时,都检测 key 是否过期,如果过期则删除该 key。

惰性删除的流程图如下:

惰性删除优缺点

优点

  • 因为每次访问时,才会检查 key 是否过期,所以此策略只会使用很少的系统资源,因此,惰性删除策略对 CPU 时间最友好

缺点

  • 如果一个 key 已经过期,而这个 key 又仍然保留在数据库中,那么只要这个过期 key 一直没有被访问,它所占用的内存就不会释放,造成了一定的内存空间浪费。所以,惰性删除策略对内存不友好。

定期删除策略

定期删除策略的做法是,每隔一段时间「随机」从数据库中取出一定数量的 key 进行检查,并删除其中的过期key。

Redis 的定期删除的流程:

  1. 从过期字典中随机抽取 20 个 key;
  2. 检查这 20 个 key 是否过期,并删除已过期的 key;
  3. 如果本轮检查的已过期 key 的数量,超过 5 个(20/4),也就是「已过期 key 的数量」占比「随机抽取 key 的数量」大于 25%,则继续重复步骤 1;如果已过期的 key 比例小于 25%,则停止继续删除过期 key,然后等待下一轮再检查。

可以看到,定期删除是一个循环的流程。那 Redis 为了保证定期删除不会出现循环过度,导致线程卡死现象,为此增加了定期删除循环流程的时间上限,默认不会超过 25ms。

定期删除的流程如下:

定期删除策略优缺点

优点

  • 通过限制删除操作执行的时长和频率,来减少删除操作对 CPU 的影响,同时也能删除一部分过期的数据减少了过期键对空间的无效占用。

缺点

  • 难以确定删除操作执行的时长和频率。如果执行的太频繁,就会对 CPU 不友好;如果执行的太少,那又和惰性删除一样了,过期 key 占用的内存不会及时得到释放。

Redis 过期删除总结

可以看到,惰性删除策略和定期删除策略都有各自的优点,所以 Redis 选择「惰性删除+定期删除」这两种策略配和使用,以求在合理使用 CPU 时间和避免内存浪费之间取得平衡。

Redis支持的两种过期策略总结:

  • 惰性删除:客户端访问一个key的时候,Redis会先检查它的过期时间,如果发现过期就立刻删除这个key。
  • 定期删除:Redis会将设置了过期时间的key放到一个独立的字典中,并对该字典进行每秒10次的过期扫描,过期扫描不会遍历字典中所有的key,而是采用了一种简单的贪心策略。该策略的删除逻辑如下:
    1. 从过期字典中随机选择20个key
    2. 删除这20个key中已过期的key
    3. 如果已过期key的比例超过25%,则重复步骤1

其他特殊过期情况

Redis 持久化时,对过期键会如何处理的?

Redis 持久化文件有两种格式:RDB(Redis Database)和 AOF(Append Only File),下面我们分别来看过期键在这两种格式中的呈现状态。

RDB 过程过期策略

RDB 文件分为两个阶段,RDB 文件生成阶段和加载阶段。

RDB 文件生成阶段

从内存状态持久化成 RDB(文件)的时候,会对 key 进行过期检查,过期的键「不会」被保存到新的 RDB 文件中,因此 Redis 中的过期键不会对生成新 RDB 文件产生任何影响。

RDB 加载阶段

RDB 加载阶段时,要看服务器是主服务器还是从服务器,分别对应以下两种情况:

  • 如果 Redis 是「主服务器」运行模式的话,在载入 RDB 文件时,程序会对文件中保存的键进行检查,过期键「不会」被载入到数据库中。所以过期键不会对载入 RDB 文件的主服务器造成影响;
  • 如果 Redis 是「从服务器」运行模式的话,在载入 RDB 文件时,不论键是否过期都会被载入到数据库中。但由于主从服务器在进行数据同步时,从服务器的数据会被清空。所以一般来说,过期键对载入 RDB 文件的从服务器也不会造成影响。

AOF 过程过期策略

AOF 文件分为两个阶段,AOF 文件写入阶段和 AOF 重写阶段。

AOF 文件写入阶段

当 Redis 以 AOF 模式持久化时,如果数据库某个过期键还没被删除,那么 AOF 文件会保留此过期键,当此过期键被删除后,Redis 会向 AOF 文件追加一条 DEL 命令来显式地删除该键值

AOF 重写阶段

执行 AOF 重写时,会对 Redis 中的键值对进行检查,已过期的键不会被保存到重写后的 AOF 文件中,因此不会对 AOF 重写造成任何影响。

Redis 主从模式中,对过期键会如何处理?

当 Redis 运行在主从模式下时,从库不会进行过期扫描,从库对过期的处理是被动的。也就是即使从库中的 key 过期了,如果有客户端访问从库时,依然可以得到 key 对应的值,像未过期的键值对一样返回。

从库的过期键处理依靠主服务器控制,主库在 key 到期时,会在 AOF 文件里增加一条 del 指令,同步到所有的从库,从库通过执行这条 del 指令来删除过期的 key。

Redis 内存满了,会如何进行删除?

在 Redis 的运行内存达到了某个阀值,就会触发内存淘汰机制,这个阀值就是我们设置的最大运行内存,此值在 Redis 的配置文件中可以找到,配置项为 maxmemory。

Redis的淘汰策略

当写入数据将导致超出maxmemory限制时,Redis会采用maxmemory-policy所指定的策略进行数据淘汰,该策略一共包含如下8种选项:

策略描述版本
noeviction直接返回错误;
volatile-ttl从设置了过期时间的键中,选择过期时间最小的键,进行淘汰;
volatile-random从设置了过期时间的键中,随机选择键,进行淘汰;
volatile-lru从设置了过期时间的键中,使用LRU算法选择键,进行淘汰;
volatile-lfu从设置了过期时间的键中,使用LFU算法选择键,进行淘汰;4.0
allleys-random从所有的键中,随机选择键,进行淘汰;
allkeys-lru从所有的键中,使用LRU算法选择键,进行淘汰;
allkeys-lfu从所有的键中,使用LFU算法选择键,进行淘汰;4.0

其中,volatile前缀代表从设置了过期时间的键中淘汰数据,allkeys前缀代表从所有的键中淘汰数据。
关于后缀,ttl代表选择过期时间最小的键,random代表随机选择键,需要我们额外关注的是lru和lfu后缀,它们分别代表采用lru算法和lfu算法来淘汰数据。

LRU(Least Recently Used)是按照最近最少使用原则来筛选数据,即最不常用的数据会被筛选出来

  • 标准LRU:把所有的数据组成一个链表,表头和表尾分别表示MRU(Max Recently Used)和LRU(Least Recently Used)端,即最常使用端和最少使用端。刚被访问的数据会被移动到MRU端,而新增的数据也是刚被访问的数据,也会被移动到MRU端。当链表的空间被占满时,它会删除LRU端的数据。

  • 近似LRU:Redis会记录每个数据的最近一次访问的时间戳(LRU)。Redis执行写入操作时,若发现内存超出maxmemory,就会执行一次近似LRU淘汰算法。近似LRU会随机采样N个key,然后淘汰掉最旧的key,若淘汰后内存依然超出限制,则继续采样淘汰。可以通过maxmemory_samples配置项,设置近似LRU每次采样的数据个数,该配置项的默认值为5

LRU算法的不足之处在于,若一个key很少被访问,只是刚刚偶尔被访问了一次,则它就被认为是热点数据,短时间内不会被淘汰

LFU算法正式用于解决上述问题,LFU(Least Frequently Used)是Redis4新增的淘汰策略,它根据key的最近访问频率进行淘汰。LFU在LRU的基础上,为每个数据增加了一个计数器,来统计这个数据的访问次数当使用LFU策略淘汰数据时,首先会根据数据的访问次数进行筛选,把访问次数最低的数据淘汰出内存。如果两个数据的访问次数相同,LFU再比较这两个数据的访问时间,把访问时间更早的数据淘汰出内存

如何合理的设置过期时间?

  • 热点数据不设置过期时间,使其达到“物理”上的永不过期,可以避免缓存击穿问题
  • 在设置过期时间时,可以附加一个随机数,避免大量的key同时过期,导致缓存雪崩

以上是关于Redis 过期删除机制探究的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Redis的过期数据会被立马删除吗?

Redis定期删除和惰性删除

redis的过期策略以及内存淘汰机制

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