1、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某数值：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

过期数据会立即被删除吗？

这与我们设置的删除策略有关（定时删除、惰性删除、定期删除）

2、数据删除策略–针对有时效性的数据

Redis中，具有时效性的数据的存储结构如下：

数据删除策略，通俗的说就是CPU忙的时候别添乱，CPU不忙的时候去维护一下，把过期的处理掉。为的是在内存占用和CPU占用之间找到一种平衡，顾此失彼则会导致Redis性能的下降甚至服务器宕机。

2.1 定时删除

创建一个定时器，当key设置的过期时间到了的时候，由定时器任务立即进行删除

优点：
节省内存，到点就删除

缺点：
CPU压力大，不管此时CPU忙不忙，到点干活儿，会影响Redis服务器的响应时间以及指令的吞吐

总结：
用CPU的性能换取存储空间（用时间换空间）

2.2 惰性删除

数据到达过期时间也不做处理，等下次访问这个数据的时候，若未过期，则返回数据。若过期，则删除并返回不存在。

优点：
节省CPU性能，发现必须删除的时候才删除

缺点：
内存压力大，出现长期占用内存的数据

总结：
用存储空间换取CPU性能（拿空间换时间）

2.3 定期删除

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.

示意图中展示了8个redis的库，expires[*]即每个库中设置有时效性的值，定期删除的实现步骤如下：

• Redis启动服务器初始化时，读取配置文件中#server中的 hz 的值，默认为10
• 每秒钟执行 hz 次serverCron()---->其中的databasesCron()负责对每个库进行轮询—>再对每个库进行activeExpireCycle()
• activeExpireCycle()对每个expires[*]逐一进行检测，每次执行250ms/server.hz
• 对每个expires[*]进行检测，随机挑选其中的W个key来检测
• 删除超时的key，如果一轮中删除的key的数量 > W*25%（说明这个库有时效性的数据中过期比例高，需要重点清理），则对这个库继续循环这两步
• 如果一轮中删除的key的数量 <= W*25%，则说明这个库过期数据相对较少，去检查下一个库的expires[*]，共0-15号库
  

注：

• 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，若activeExpireCycle()执行时间到期，下次从current_db继续向下执行

特点：

CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置。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）

三种删除策略对比如下：

3、逐出算法—与数据是否有时效性无关

3.1 概念

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：
逐出数据后，若还没清理出足够的空间，则反复执行，当所有数据尝试完毕后，还没达到要求的空间，则抛错：



3.2 配置文件中的相关参数

• maxmemory
  最大可使用内存，占用物理内存的比例，默认为0，表示不限制

• maxmemory-samples
  每次选取的待删除的数据的个数。逐出算法选数据并不是全盘扫描，而是随机获取。这个值过小，则导致每次逐出算法反复执行，过大则导致严重的性能消耗

• 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

maxmemory-policy可选：

• 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, Least Recently Used
  ② volatile-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰, Least Frequently Used
  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
  
  通俗的说：LRU就是最近好几天没来上班的人，LFU就是来上班了但是用处很少的人
  
  

• 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）

以上八种策略的选择：

使用info指令，查询缓存 hit 和 miss （命中和丢失）的次数，根据业务需求调优Redis配置

最后

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