文章目录
- 简介
- 如何判定 key 已过期了?
- 过期删除策略有哪些?
- 定时删除策略
- 惰性删除策略
- 定期删除策略
- Redis 过期删除策略是什么?
- 惰性删除实现
- 定期删除实现
简介
Redis 是可以对 key 设置过期时间的,因此需要有相应的机制将已过期的键值对删除,而做这个工作的就是过期键值删除策略。
如何判定 key 已过期了?
每当我们对一个 key 设置了过期时间时,Redis 会把该 key 带上过期时间存储到一个过期字典(expires dict)中,也就是说「过期字典」保存了数据库中所有 key 的过期时间。
过期字典存储在 redisDb 结构中,如下:
typedef struct redisDb {
dict *dict; /* 数据库键空间,存放着所有的键值对 */
dict *expires; /* 键的过期时间 */
....
} redisDb;
过期字典数据结构结构如下:
- 过期字典的 key 是一个指针,指向某个键对象;
- 过期字典的 value 是一个 long long 类型的整数,这个整数保存了 key 的过期时间;
过期字典的数据结构如下图所示:
字典实际上是哈希表,哈希表的最大好处就是让我们可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找。当我们查询一个 key 时,Redis 首先检查该 key 是否存在于过期字典中:
- 如果不在,则正常读取键值;
- 如果存在,则会获取该 key 的过期时间,然后与当前系统时间进行比对,如果比系统时间大,那就没有过期,否则判定该 key 已过期。
过期键判断流程如下图所示:
过期删除策略有哪些?
在说 Redis 过期删除策略之前,先跟大家介绍下,常见的三种过期删除策略:
- 定时删除;
- 惰性删除;
- 定期删除;
接下来,分别分析它们的优缺点。
定时删除策略
定时删除策略的做法是,在设置 key 的过期时间时,同时创建一个定时事件,当时间到达时,由事件处理器自动执行 key 的删除操作。
定时删除策略的优点:
- 可以保证过期 key 会被尽快删除,也就是内存可以被尽快地释放。因此,定时删除对内存是最友好的。
定时删除策略的缺点:
- 在过期 key 比较多的情况下,删除过期 key 可能会占用相当一部分 CPU 时间,在内存不紧张但 CPU 时间紧张的情况下,将 CPU 时间用于删除和当前任务无关的过期键上,无疑会对服务器的响应时间和吞吐量造成影响。所以,定时删除策略对 CPU 不友好。
惰性删除策略
惰性删除策略的做法是,不主动删除过期键,每次从数据库访问 key 时,都检测 key 是否过期,如果过期则删除该 key。
惰性删除策略的优点:
- 因为每次访问时,才会检查 key 是否过期,所以此策略只会使用很少的系统资源,因此,惰性删除策略对 CPU 时间最友好。
惰性删除策略的缺点:
- 如果一个 key 已经过期,而这个 key 又仍然保留在数据库中,那么只要这个过期 key 一直没有被访问,它所占用的内存就不会释放,造成了一定的内存空间浪费。所以,惰性删除策略对内存不友好。
定期删除策略
定期删除策略的做法是,每隔一段时间「随机」从数据库中取出一定数量的 key 进行检查,并删除其中的过期key。
定期删除策略的优点:
- 通过限制删除操作执行的时长和频率,来减少删除操作对 CPU 的影响,同时也能删除一部分过期的数据减少了过期键对空间的无效占用。
定期删除策略的缺点:
- 内存清理方面没有定时删除效果好,同时没有惰性删除使用的系统资源少。
难以确定删除操作执行的时长和频率。如果执行的太频繁,定期删除策略变得和定时删除策略一样,对CPU不友好;如果执行的太少,那又和惰性删除一样了,过期 key 占用的内存不会及时得到释放。
Redis 过期删除策略是什么?
前面介绍了三种过期删除策略,每一种都有优缺点,仅使用某一个策略都不能满足实际需求。
所以, Redis 选择「惰性删除+定期删除」这两种策略配和使用,以求在合理使用 CPU 时间和避免内存浪费之间取得平衡。
惰性删除实现
Redis 的惰性删除策略由 db.c 文件中的 expireIfNeeded 函数实现,代码如下:
/*
* 检查 key 是否已经过期,如果是的话,将它从数据库中删除。
*
* 返回 0 表示键没有过期时间,或者键未过期。
*
* 返回 1 表示键已经因为过期而被删除了。
*/
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
// 取出键的过期时间
mstime_t when = getExpire(db,key);
mstime_t now;
// 没有过期时间
if (when < 0) return 0; /* No expire for this key */
/* Don't expire anything while loading. It will be done later. */
// 如果服务器正在进行载入,那么不进行任何过期检查
if (server.loading) return 0;
/* If we are in the context of a Lua script, we claim that time is
* blocked to when the Lua script started. This way a key can expire
* only the first time it is accessed and not in the middle of the
* script execution, making propagation to slaves / AOF consistent.
* See issue #1525 on Github for more information. */
now = server.lua_caller ? server.lua_time_start : mstime();
/* If we are running in the context of a slave, return ASAP:
* the slave key expiration is controlled by the master that will
* send us synthesized DEL operations for expired keys.
*
* Still we try to return the right information to the caller,
* that is, 0 if we think the key should be still valid, 1 if
* we think the key is expired at this time. */
// 当服务器运行在 replication 模式时
// 附属节点并不主动删除 key
// 它只返回一个逻辑上正确的返回值
// 真正的删除操作要等待主节点发来删除命令时才执行
// 从而保证数据的同步
if (server.masterhost != NULL) return now > when;
// 运行到这里,表示键带有过期时间,并且服务器为主节点
/* Return when this key has not expired */
// 如果未过期,返回 0
if (now <= when) return 0;
/* Delete the key */
server.stat_expiredkeys++;
// 向 AOF 文件和附属节点传播过期信息
propagateExpire(db,key);
// 发送事件通知
notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_EXPIRED,
"expired",key,db->id);
// 将过期键从数据库中删除
return dbDelete(db,key);
}
Redis 在访问或者修改 key 之前,都会调用 expireIfNeeded 函数对其进行检查,检查 key 是否过期:
- 如果过期,则删除该 key,至于选择异步删除,还是选择同步删除,根据 lazyfree_lazy_expire 参数配置决定(Redis 4.0版本开始提供参数),然后返回 null 客户端;
- 如果没有过期,不做任何处理,然后返回正常的键值对给客户端;
惰性删除的流程图如下:
定期删除实现
1、这个间隔检查的时间是多长呢?
在 Redis 中,默认每秒进行 10 次过期检查一次数据库,此配置可通过 Redis 的配置文件 redis.conf 进行配置,配置键为 hz 它的默认值是 hz 10。
特别强调下,每次检查数据库并不是遍历过期字典中的所有 key,而是从数据库中随机抽取一定数量的 key 进行过期检查。
2、随机抽查的数量是多少呢?
我查了下源码,定期删除的实现在 expire.c 文件下的 activeExpireCycle 函数中,其中随机抽查的数量由 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 定义的,它是写死在代码中的,数值是 20。
也就是说,数据库每轮抽查时,会随机选择 20 个 key 判断是否过期。
接下来,详细说说 Redis 的定期删除的流程:
从过期字典中随机抽取 20 个 key;
检查这 20 个 key 是否过期,并删除已过期的 key;
如果本轮检查的已过期 key 的数量,超过 5 个(20/4),也就是「已过期 key 的数量」占比「随机抽取 key 的数量」大于 25%,则继续重复步骤 1;如果已过期的 key 比例小于 25%,则停止继续删除过期 key,然后等待下一轮再检查。
可以看到,定期删除是一个循环的流程。
那 Redis 为了保证定期删除不会出现循环过度,导致线程卡死现象,为此增加了定期删除循环流程的时间上限,默认不会超过 25ms。
定期删除代码如下:
/* Try to expire a few timed out keys. The algorithm used is adaptive and
* will use few CPU cycles if there are few expiring keys, otherwise
* it will get more aggressive to avoid that too much memory is used by
* keys that can be removed from the keyspace.
*
* 函数尝试删除数据库中已经过期的键。
* 当带有过期时间的键比较少时,函数运行得比较保守,
* 如果带有过期时间的键比较多,那么函数会以更积极的方式来删除过期键,
* 从而可能地释放被过期键占用的内存。
*
* No more than REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL databases are tested at every
* iteration.
*
* 每次循环中被测试的数据库数目不会超过 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL 。
*
* This kind of call is used when Redis detects that timelimit_exit is
* true, so there is more work to do, and we do it more incrementally from
* the beforeSleep() function of the event loop.
*
* 如果 timelimit_exit 为真,那么说明还有更多删除工作要做,
* 那么在 beforeSleep() 函数调用时,程序会再次执行这个函数。
*
* Expire cycle type:
*
* 过期循环的类型:
*
* If type is ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST the function will try to run a
* "fast" expire cycle that takes no longer than EXPIRE_FAST_CYCLE_DURATION
* microseconds, and is not repeated again before the same amount of time.
*
* 如果循环的类型为 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST ,
* 那么函数会以“快速过期”模式执行,
* 执行的时间不会长过 EXPIRE_FAST_CYCLE_DURATION 毫秒,
* 并且在 EXPIRE_FAST_CYCLE_DURATION 毫秒之内不会再重新执行。
*
* If type is ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW, that normal expire cycle is
* executed, where the time limit is a percentage of the REDIS_HZ period
* as specified by the REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC define.
*
* 如果循环的类型为 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW ,
* 那么函数会以“正常过期”模式执行,
* 函数的执行时限为 REDIS_HS 常量的一个百分比,
* 这个百分比由 REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC 定义。
*/
void activeExpireCycle(int type) {
/* This function has some global state in order to continue the work
* incrementally across calls. */
// 静态变量,用来累积函数连续执行时的数据
static unsigned int current_db = 0; /* Last DB tested. */
static int timelimit_exit = 0; /* Time limit hit in previous call? */
static long long last_fast_cycle = 0; /* When last fast cycle ran. */
unsigned int j, iteration = 0;
// 默认每次处理的数据库数量
unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
// 函数开始的时间
long long start = ustime(), timelimit;
// 快速模式
if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST) {
/* Don't start a fast cycle if the previous cycle did not exited
* for time limt. Also don't repeat a fast cycle for the same period
* as the fast cycle total duration itself. */
// 如果上次函数没有触发 timelimit_exit ,那么不执行处理
if (!timelimit_exit) return;
// 如果距离上次执行未够一定时间,那么不执行处理
if (start < last_fast_cycle + ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION*2) return;
// 运行到这里,说明执行快速处理,记录当前时间
last_fast_cycle = start;
}
/* We usually should test REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL per iteration, with
* two exceptions:
*
* 一般情况下,函数只处理 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL 个数据库,
* 除非:
*
* 1) Don't test more DBs than we have.
* 当前数据库的数量小于 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL
* 2) If last time we hit the time limit, we want to scan all DBs
* in this iteration, as there is work to do in some DB and we don't want
* expired keys to use memory for too much time.
* 如果上次处理遇到了时间上限,那么这次需要对所有数据库进行扫描,
* 这可以避免过多的过期键占用空间
*/
if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
dbs_per_call = server.dbnum;
/* We can use at max ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC percentage of CPU time
* per iteration. Since this function gets called with a frequency of
* server.hz times per second, the following is the max amount of
* microseconds we can spend in this function. */
// 函数处理的微秒时间上限
// ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 默认为 25 ,也即是 25 % 的 CPU 时间
timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;
timelimit_exit = 0;
if (timelimit <= 0) timelimit = 1;
// 如果是运行在快速模式之下
// 那么最多只能运行 FAST_DURATION 微秒
// 默认值为 1000 (微秒)
if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST)
timelimit = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION; /* in microseconds. */
// 遍历数据库
for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
int expired;
// 指向要处理的数据库
redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);
/* Increment the DB now so we are sure if we run out of time
* in the current DB we'll restart from the next. This allows to
* distribute the time evenly across DBs. */
// 为 DB 计数器加一,如果进入 do 循环之后因为超时而跳出
// 那么下次会直接从下个 DB 开始处理
current_db++;
/* Continue to expire if at the end of the cycle more than 25%
* of the keys were expired. */
do {
unsigned long num, slots;
long long now, ttl_sum;
int ttl_samples;
/* If there is nothing to expire try next DB ASAP. */
// 获取数据库中带过期时间的键的数量
// 如果该数量为 0 ,直接跳过这个数据库
if ((num = dictSize(db->expires)) == 0) {
db->avg_ttl = 0;
break;
}
// 获取数据库中键值对的数量
slots = dictSlots(db->expires);
// 当前时间
now = mstime();
/* When there are less than 1% filled slots getting random
* keys is expensive, so stop here waiting for better times...
* The dictionary will be resized asap. */
// 这个数据库的使用率低于 1% ,扫描起来太费力了(大部分都会 MISS)
// 跳过,等待字典收缩程序运行
if (num && slots > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
(num*100/slots < 1)) break;
/* The main collection cycle. Sample random keys among keys
* with an expire set, checking for expired ones.
*
* 样本计数器
*/
// 已处理过期键计数器
expired = 0;
// 键的总 TTL 计数器
ttl_sum = 0;
// 总共处理的键计数器
ttl_samples = 0;
// 每次最多只能检查 LOOKUPS_PER_LOOP 个键
if (num > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP)
num = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP;
// 开始遍历数据库
while (num--) {
dictEntry *de;
long long ttl;
// 从 expires 中随机取出一个带过期时间的键
if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
// 计算 TTL
ttl = dictGetSignedIntegerVal(de)-now;
// 如果键已经过期,那么删除它,并将 expired 计数器增一
if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;
if (ttl < 0) ttl = 0;
// 累积键的 TTL
ttl_sum += ttl;
// 累积处理键的个数
ttl_samples++;
}
/* Update the average TTL stats for this database. */
// 为这个数据库更新平均 TTL 统计数据
if (ttl_samples) {
// 计算当前平均值
long long avg_ttl = ttl_sum/ttl_samples;
// 如果这是第一次设置数据库平均 TTL ,那么进行初始化
if (db->avg_ttl == 0) db->avg_ttl = avg_ttl;
/* Smooth the value averaging with the previous one. */
// 取数据库的上次平均 TTL 和今次平均 TTL 的平均值
db->avg_ttl = (db->avg_ttl+avg_ttl)/2;
}
/* We can't block forever here even if there are many keys to
* expire. So after a given amount of milliseconds return to the
* caller waiting for the other active expire cycle. */
// 我们不能用太长时间处理过期键,
// 所以这个函数执行一定时间之后就要返回
// 更新遍历次数
iteration++;
// 每遍历 16 次执行一次
if ((iteration & 0xf) == 0 && /* check once every 16 iterations. */
(ustime()-start) > timelimit)
{
// 如果遍历次数正好是 16 的倍数
// 并且遍历的时间超过了 timelimit
// 那么断开 timelimit_exit
timelimit_exit = 1;
}
// 已经超时了,返回
if (timelimit_exit) return;
/* We don't repeat the cycle if there are less than 25% of keys
* found expired in the current DB. */
// 如果已删除的过期键占当前总数据库带过期时间的键数量的 25 %
// 那么不再遍历
} while (expired > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/4);
}
}
定期删除的流程如下: