1 数据删除策略
2 定时删除
3 优点: 节约内存,到时就删除,快速释放不必要的内存占用
4 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
5 总结: 用处理器性能换取存储空间
6 惰性删除
7 数据到达过期时间,不做处理,等下次访问该数据时再删除
8 如果示过期,返回数据
9 发现已过期,删除,返回不存在
10 实现方法: 当获取该数据时会自动调用expirefNeeded()函数来实现此机制
11 优点: 节约CPU性能,发现必须删除的时候才删除
12 缺点: 内存压力很大,出现长期占用内存的数据
13 总结: 用存储空间换取处理器性能
14 定期删除
15 Redis启动服务器初始化时,读取配置server.hz的值,默认为10
16 每秒钟执行server.hz次serverCron()--->databasesCron()--->activeExpireCycle()
17 activeExpireCycle对每个expires[*]逐一进行检测,每次执行250ms/server.hz
18 对某个expires[*]检测时,随机挑选W个key检测
19 如果key超时,删除key
20 如果一轮中删除的key的数量>W*25%, 循环过程
21 如果一轮中删除的key的数量<=W*25%,检查下一个expires[*],0-15数据库循环
22 W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值
23 参数current_db用于记录activeExpireCycle()进入哪个expires[*]执行
24 如果activeExpireCycle()执行时间到期,下次从current_db继续向下执行
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26 周期性轮询redis库中的时效笥数据,采用随机抽取的策略,利用过期数据占比的方式控制删除数据
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28 特点1: CPU性能占用设置有峰值,检测频度可自定义设置
29 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
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31 总结: 周期性抽查存储空间(随机抽查,重点抽查)
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33 删除策略比对
34 定时删除 -- 节约内存,无占用 -- 不分时段占用CPU资源,频度高
35 惰性删除 -- 内存占用严重 -- 延时执行,CPU利用率高
36 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
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38 影响数据逐出的相关配置
39 检测易失数据(可能会过期的数据集server.db[i].expires)
40 volatile-lru: 挑选最近最少使用的数据淘汰
41 volatile-lfu: 挑选最近使用次数最少的数据淘汰
42 volatile-ttl: 挑选将要过期的数据淘汰
43 volatile-random: 任意选择数据淘汰
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45 检测全库数据(所有数据集server.db[i].dict)
46 allkeys-lru: 挑选最近最少使用的数据淘汰
47 allkeys-lfu: 挑选最近使用次数最少的数据淘汰
48 allkeys-random: 任意选择数据淘汰
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50 放弃数据驱逐
51 noeviction(驱逐): 禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略), 会引发错误OOM(OutOfMemory)
52 maxmemory-policy voiatile-lru