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过期数据

Redis中的数据特征

• 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为定义的数据

【疑问】过期的数据真的删除了吗？
过期数据：曾经设置了有效期的数据，到达了期限而被留下来的的数据
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数据删除策略
控制的是有时效性的数据。已经到期且还占用内存的数据。

1. 定时删除
2. 惰性删除
3. 定期删除

数据删除策略

时效性数据的存储结构
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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

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。（时间到达后，redis存储空间中对应地址斯消失，expires的数据也消失）
• 优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存空间
• 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：用处理器性换取存储空间
  • 牺牲CPU的处理时长来保障内存能最大化的释放掉（拿时间换空间）

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删除。
  • 如果未过期，返回数据
  • 发现已过期，删除，返回不存在
  • [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-EXV52iiG-1661511168752)(en-resource://database/5297:1)]
• 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（内存占用量大）
• 总结：用存储空间换取处理器性能（拿空间换时间）

定期删除
【疑问】以上两种方案都走极端，有没有折中的方案呢？有，定期删除

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• Redis启动服务器初始化时，读取配置server.hz的值，默认为10
  • 查看进程
    • ps -ef | grep redis-
  • 杀死进程
    • kill -s 9 1100
  • 启动进程
    • redis-server ./conf/redis-6379.conf
  • 查看hz
    • info server
• 每秒钟执行server.hz次serverCron()
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• 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<= W * 25% ,检查下一个expires[ * ] ，0-15循环
  • W的取值：ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值（配置文件中设置）
• 参数current_db用于记录activeExpireCycle()进入哪一个expires{ * ]执行

总结：

• 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）

删除策略比对
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逐出算法

新数据进入检测

【疑问】当新数据进入redis时，如果内存不足怎么办？
（内存里面的数据全都是长期存在的，不带有效期的数据，这时候怎么玩？此时，删除策略就没有用了。）

• Redis使用内存存储数据，在执行每一个命令前，会调用freeMemorylfNeeded()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或淘汰算法。（临时删除这个操作叫做数据淘汰或者叫数据逐出）’
• 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。
  • [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Eh3NsrXf-1661511168754)(en-resource://database/5305:1)]

影响数据逐出的相关配置

• 最大可使用内存
  • 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。
• 每次选取待删除数据的个数
  • 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。
• 删除策略
  • 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

影响数据逐出的相关配置
在配置文件中使用：maxmemory-policy volatile-lru

• 检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires）（有时效性数据，这些数据早晚会被清除的）【建议设置此策略】
  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
  5. [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xN676dAX-1661511168754)(en-resource://database/5307:0)]
• 检测全库数据（所有数据集server.db[i].dict）
  1. allkeys-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
  2. allkeys-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
  3. allkeys-random：任意选择数据淘汰
• 放弃数据驱逐
  1. no-enciction（驱逐）：禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略)，会引发错误OOM(Out Of Memory)

数据逐出侧策略配置依据

• 使用INFO命令输出监控信息，查询缓存hit（命中）和miss（丢失）的次数，根据业务需求调优Redis配置

总结

                                                                                 ——此文档为学习笔记！

最后

以上就是精明黄豆为你收集整理的2022/08/26 day11：redis：删除策略目录过期数据数据删除策略逐出算法总结的全部内容，希望文章能够帮你解决2022/08/26 day11：redis：删除策略目录过期数据数据删除策略逐出算法总结所遇到的程序开发问题。

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