redis key过期策略 redis过期策略设置

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小屁孩 2023-07-07 17:23:37

文章标签 redis key过期策略数据库 memcached Redis redis 文章分类 Redis 数据库

1、设置过期时间

expire key time(以秒为单位)--这是最常用的方式
setex(String key, int seconds, String value)–字符串独有的方式

注意：

除了字符串自己独有设置过期时间的方法外，其他方法都需要依靠expire方法来设置时间
如果没有设置时间，那缓存就是永不过期
如果设置了过期时间，之后又想让缓存永不过期，使用persist key

2、三种过期策略

Redis key过期的方式有三种：

被动删除：当读/写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期key

主动删除：由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以Redis会定期主动淘汰一批已过期的key

当前已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略

被动删除（惰性删除）

只有key被操作时(如GET)，REDIS才会被动检查该key是否过期，如果过期则删除之并且返回NIL。

1、这种删除策略对CPU是友好的，删除操作只有在不得不的情况下才会进行，不会其他的expire key上浪费无谓的CPU时间。

2、但是这种策略对内存不友好，一个key已经过期，但是在它被操作之前不会被删除，仍然占据内存空间。如果有大量的过期键存在但是又很少被访问到，那会造成大量的内存空间浪费。expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key)函数位于src/db.c。

但仅是这样是不够的，因为可能存在一些key永远不会被再次访问到，这些设置了过期时间的key也是需要在过期后被删除的，我们甚至可以将这种情况看作是一种内存泄露----无用的垃圾数据占用了大量的内存，而服务器却不会自己去释放它们，这对于运行状态非常依赖于内存的Redis服务器来说，肯定不是一个好消息

优点：删除操作只发生在从数据库取出key的时候发生，而且只删除当前key，所以对CPU时间的占用是比较少的，而且此时的删除是已经到了非做不可的地步（如果此时还不删除的话，我们就会获取到了已经过期的key了）

缺点：若大量的key在超出超时时间后，很久一段时间内，都没有被获取过，那么可能发生内存泄露（无用的垃圾占用了大量的内存）

主动删除（定期删除）

先说一下时间事件，对于持续运行的服务器来说，服务器需要定期对自身的资源和状态进行必要的检查和整理，从而让服务器维持在一个健康稳定的状态，这类操作被统称为常规操作（cron job）

在 Redis 中，常规操作由 redis.c/serverCron 实现，它主要执行以下操作

更新服务器的各类统计信息，比如时间、内存占用、数据库占用情况等。
清理数据库中的过期键值对。
对不合理的数据库进行大小调整。
关闭和清理连接失效的客户端。
尝试进行 AOF 或 RDB 持久化操作。
如果服务器是主节点的话，对附属节点进行定期同步。
如果处于集群模式的话，对集群进行定期同步和连接测试。

Redis 将 serverCron 作为时间事件来运行，从而确保它每隔一段时间就会自动运行一次，又因为 serverCron 需要在 Redis 服务器运行期间一直定期运行，所以它是一个循环时间事件： serverCron 会一直定期执行，直到服务器关闭为止。

也叫定时删除，这里的“定期”指的是Redis定期触发的清理策略，由位于src/redis.c的activeExpireCycle(void)函数来完成。

serverCron是由redis的事件框架驱动的定位任务，这个定时任务中会调用activeExpireCycle函数，针对每个db在限制的时间REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_LIMIT内迟可能多的删除过期key，之所以要限制时间是为了防止过长时间的阻塞影响redis的正常运行。这种主动删除策略弥补了被动删除策略在内存上的不友好。

因此，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。典型的方式为,Redis每秒做10次如下的步骤：

随机测试100个设置了过期时间的key
删除所有发现的已过期的key
若删除的key超过25个则重复步骤1

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.

Redis-3.0.0中的默认值是10，代表每秒钟调用10次后台任务。

除了主动淘汰的频率外，Redis对每次淘汰任务执行的最大时长也有一个限定，这样保证了每次主动淘汰不会过多阻塞应用请求，以下是这个限定计算公式：

#define ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 25 /* CPU max % for keys collection */ 
...  
timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;

hz调大将会提高Redis主动淘汰的频率，如果你的Redis存储中包含很多冷数据占用内存过大的话，可以考虑将这个值调大，但Redis作者建议这个值不要超过100。我们实际线上将这个值调大到100，观察到CPU会增加2%左右，但对冷数据的内存释放速度确实有明显的提高（通过观察keyspace个数和used_memory大小）。

可以看出timelimit和server.hz是一个倒数的关系，也就是说hz配置越大，timelimit就越小。换句话说是每秒钟期望的主动淘汰频率越高，则每次淘汰最长占用时间就越短。这里每秒钟的最长淘汰占用时间是固定的250ms（1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/100），而淘汰频率和每次淘汰的最长时间是通过hz参数控制的。

从以上的分析看，当redis中的过期key比率没有超过25%之前，提高hz可以明显提高扫描key的最小个数。假设hz为10，则一秒内最少扫描200个key（一秒调用10次*每次最少随机取出20个key），如果hz改为100，则一秒内最少扫描2000个key；另一方面，如果过期key比率超过25%，则扫描key的个数无上限，但是cpu时间每秒钟最多占用250ms。

当REDIS运行在主从模式时，只有主结点才会执行上述这两种过期删除策略，然后把删除操作”del key”同步到从结点。

优点：

通过限制删除操作的时长和频率，来减少删除操作对CPU时间的占用–处理"定时删除"的缺点

定期删除过期key–处理"惰性删除"的缺点

缺点

在内存友好方面，不如"定时删除"

在CPU时间友好方面，不如"惰性删除"

难点

合理设置删除操作的执行时长（每次删除执行多长时间）和执行频率（每隔多长时间做一次删除）（这个要根据服务器运行情况来定了）

maxmemory

当前已用内存超过maxmemory限定时，触发 主动清理 策略

volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）
allkeys-lru ：删除lru算法的key
volatile-random：随机删除即将过期key
allkeys-random：随机删除
volatile-ttl ：删除即将过期的
noeviction ：永不过期，返回错误当mem_used内存已经超过maxmemory的设定，对于所有的读写请求，都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下，可能会反复触发主动清理策略，导致请求会有一定的延迟。

当mem_used内存已经超过maxmemory的设定，对于所有的读写请求，都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下，可能会反复触发主动清理策略，导致请求会有一定的延迟。

清理时会根据用户配置的maxmemory-policy来做适当的清理（一般是LRU或TTL），这里的LRU或TTL策略并不是针对redis的所有key，而是以配置文件中的maxmemory-samples个key作为样本池进行抽样清理。

maxmemory-samples在redis-3.0.0中的默认配置为5，如果增加，会提高LRU或TTL的精准度，redis作者测试的结果是当这个配置为10时已经非常接近全量LRU的精准度了，并且增加maxmemory-samples会导致在主动清理时消耗更多的CPU时间，建议：

尽量不要触发maxmemory，最好在mem_used内存占用达到maxmemory的一定比例后，需要考虑调大hz以加快淘汰，或者进行集群扩容。
如果能够控制住内存，则可以不用修改maxmemory-samples配置；如果Redis本身就作为LRU cache服务（这种服务一般长时间处于maxmemory状态，由Redis自动做LRU淘汰），可以适当调大maxmemory-samples。

注意：

上边所说的数据库指的是内存数据库，默认情况下每一台redis服务器有16个数据库（关于数据库的设置，看下边代码），默认使用0号数据库，所有的操作都是对0号数据库的操作。

# 设置数据库数量。默认为16个库，默认使用DB 0，可以使用"select 1"来选择一号数据库 # 注意：由于默认使用0号数据库，那么我们所做的所有的缓存操作都存在0号数据库上， # 当你在1号数据库上去查找的时候，就查不到之前set过得缓存 # 若想将0号数据库上的缓存移动到1号数据库，可以使用"move key 1" databases 16

memcached只是用了惰性删除，而redis同时使用了惰性删除与定期删除，这也是二者的一个不同点（可以看做是redis优于memcached的一点）
对于惰性删除而言，并不是只有获取key的时候才会检查key是否过期，在某些设置key的方法上也会检查（eg.setnx key2 value2：该方法类似于memcached的add方法，如果设置的key2已经存在，那么该方法返回false，什么都不做；如果设置的key2不存在，那么该方法设置缓存key2-value2。假设调用此方法的时候，发现redis中已经存在了key2，但是该key2已经过期了，如果此时不执行删除操作的话，setnx方法将会直接返回false，也就是说此时并没有重新设置key2-value2成功，所以对于一定要在setnx执行之前，对key2进行过期检查）

3、Redis采用的过期策略

惰性删除+定期删除

惰性删除流程

在进行get或setnx等操作时，先检查key是否过期，
若过期，删除key，然后执行相应操作；
若没过期，直接执行相应操作

定期删除流程（简单而言，对指定个数个库的每一个库随机删除小于等于指定个数个过期key）

遍历每个数据库（就是redis.conf中配置的"database"数量，默认为16）

检查当前库中的指定个数个key（默认是每个库检查20个key，注意相当于该循环执行20次，循环体时下边的描述）

如果当前库中没有一个key设置了过期时间，直接执行下一个库的遍历
随机获取一个设置了过期时间的key，检查该key是否过期，如果过期，删除key
判断定期删除操作是否已经达到指定时长，若已经达到，直接退出定期删除。

注意：

对于定期删除，在程序中有一个全局变量current_db来记录下一个将要遍历的库，假设有16个库，我们这一次定期删除遍历了10个，那此时的current_db就是11，下一次定期删除就从第11个库开始遍历，假设current_db等于15了，那么之后遍历就再从0号库开始（此时current_db==0）
由于在实际中并没有操作过定期删除的时长和频率，所以这两个值的设置方式作为疑问？

4、RDB对过期key的处理

过期key对RDB没有任何影响