redis删除目录数据 redis 删除数据

Redis的删除策略

一、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未定义的数据

 

时效性数据的存储结构：

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

 

删除策略---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）

 

 

删除策略---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

如果已过期，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（拿时间换空间）

 

删除策略---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
• 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）

 

删除策略对比：

1.定时删除  节约内存，无占用    不分时段占用CPU资源，频度高         拿时间换空间

2.惰性删除  内存占用严重           延时执行，CPU利用率高                    拿空间换时间

3.定期删除  内存定期随机清理    每秒花费固定的CPU资源维护内存     随机抽查，重点抽查

 

二、逐出策略

当数据进入redis时，如果内存不足：

• 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。

 

影响数据住处的相关配置：

• 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

 

影像数据逐出的相关配置：

1、检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires ）

• volatile-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
• volatile-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
• volatile-ttl：挑选将要过期的数据淘汰
• volatile-random：任意选择数据淘汰

2、检测全库数据

• allkeys-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
• allkeys-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
• allkeys-random：任意选择数据淘汰

3、放弃数据驱逐

•     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）