1. 概述

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

过期的数据真的立刻删除了吗?

2. 数据删除策略

redis lrange 会删除吗 redis数据删除策略_数据


应该在数据的删除和其他指令的执行中保证平衡,也就是在内存占用与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

2.1 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

用处理器性能换取存储空间 (拿时间换空间)

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

2.2 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
  • 发现已过期,删除,返回不存在

用存储空间换取处理器性能

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

2.3 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

周期性抽查存储空间 (随机抽查,重点抽查)

3. 逐出策略

当新数据进入redis时,如果内存不足怎么办?
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

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(error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory'

3.1 影响数据逐出的相关配置

//最大可使用内存 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
maxmemory
 
//每次选取待删除数据的个数 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 
maxmemory-samples

//删除策略 达到最大内存后的,对被挑选出来的数据进行删除的策略 
maxmemory-policy

逐出策略

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

2. 检测全库数据(所有数据集server.db[i].dict ) 
⑤ allkeys-lru:挑选最近最少使用的数据淘汰 
⑥ allkeys-lfu:挑选最近使用次数最少的数据淘汰 
⑦ allkeys-random:任意选择数据淘汰 

3. 放弃数据驱逐 
⑧ 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) 

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