redis学习笔记(6):数据过期和淘汰策略：

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我是靠谱客的博主包容小熊猫，最近开发中收集的这篇文章主要介绍redis学习笔记(6):数据过期和淘汰策略：，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

Redis内存淘汰指的是用户存储的一些键被可以被Redis主动地从实例中删除，从而产生读miss的情况，目的是为了更好地使用内存，用一定的缓存miss来换取内存的使用效率。

1清理时机

为了防止一次性清理大量过期Key导致Redis服务受影响，Redis只在空闲时清理过期Key。

Redis过期Key清理的机制对清理的频率和最大时间都有限制，在尽量不影响正常服务的情况下，进行过期Key的清理，以达到长时间服务的性能最优.

Redis会周期性的随机测试一批设置了过期时间的key并进行处理。测试到的已过期的key将被删除。具体的算法如下:

Redis配置项hz定义了serverCron任务的执行周期，默认为10，即CPU空闲时每秒执行10次;
每次过期key清理的时间不超过CPU时间的25%，即若hz=1，则一次清理时间最大为250ms，若hz=10，则一次清理时间最大为25ms;
清理时依次遍历所有的db;
从db中随机取20个key，判断是否过期，若过期，则逐出;
若有5个以上key过期，则重复步骤4，否则遍历下一个db;
在清理过程中，若达到了25%CPU时间，退出清理过程;

这是一个基于概率的简单算法，基本的假设是抽出的样本能够代表整个key空间，redis持续清理过期的数据直至将要过期的key的百分比降到了25%以下。这也意味着在长期来看任何给定的时刻已经过期但仍占据着内存空间的key的量最多为每秒的写操作量除以4.随机的算法也意味着几乎不能清除所有的过期key.

2参数设置：maxmemory

1 客户端发起了需要申请更多内存的命令（如set）。
2. Redis检查内存使用情况，如果已使用的内存大于maxmemory则开始根据用户配置的不同淘汰策略来淘汰内存（key），从而换取一定的内存。

3. 如果上面都没问题，则这个命令执行成功。

maxmemory为0的时候表示我们对Redis的内存使用没有限制。

3. 清理策略

在淘汰算法中，根据用户设置的淘汰策略，选出待淘汰的key，直到当前内存小于最大内存值为主.
可选淘汰策略如下：
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止淘汰数据

4.使用场景

1）不要放垃圾数据，及时清理无用数据
        实验性的数据和下线的业务数据及时删除;
2）key尽量都设置过期时间
        对具有时效性的key设置过期时间，通过redis自身的过期key清理策略来降低过期key对于内存的占用，同时也能够减少业务的麻烦，不需要定期手动清理了.
3）单Key不要过大
        过大的key在get的时候网络传输延迟会比较大，需要分配的输出缓冲区也比较大，在定期清理的时候也容易造成比较高的延迟. 最好能通过业务拆分，数据压缩等方式避免这种过大的key的产生。
4）不同业务如果公用一个业务的话，最好使用不同的逻辑db分开
allkeys-lru：如果我们的应用对缓存的访问符合幂律分布（也就是存在相对热点数据），或者我们不太清楚我们应用的缓存访问分布状况，我们可以选择allkeys-lru策略。
allkeys-random：如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等，则可以使用这个策略。
volatile-ttl：这种策略使得我们可以向Redis提示哪些key更适合被eviction。
另外，volatile-lru策略和volatile-random策略适合我们将一个Redis实例既应用于缓存和又应用于持久化存储的时候，然而我们也可以通过使用两个Redis实例来达到相同的效果，我们使用的是volatile-lru

参考：https://yq.aliyun.com/articles/257459

https://www.cnblogs.com/changbosha/p/5849982.html