Redis自学笔记10过期数据删除策略（底层）、逐出策略

一、过期数据介绍

时效性数据存储结构

二、删除策略&＃xff08;只对时效性数据有用&＃xff09;

目标&＃xff1a;

在内存占用和CPU占用之间寻找一种平衡&＃xff0c;如果不当会造成整体redis性能下降&＃xff0c;甚至引发内存泄漏

1、定时删除

创建一个定时器&＃xff0c;当key设置有过期时间&＃xff0c;且过期时间到达时&＃xff0c;由定时器任务立即执行对键的删除操作

优点&＃xff1a;节约内存&＃xff0c;到时就删除

缺点&＃xff1a;CPU压力大&＃xff0c;无论CPU此时负载多高&＃xff0c;会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量

总结&＃xff1a;拿时间换空间

2、惰性删除

数据到达过期时间&＃xff0c;不做处理。等下次访问该数据时&＃xff0c;如果未过期&＃xff0c;返回数据&＃xff0c;如果已过期&＃xff0c;删除&＃xff0c;返回不在

优点&＃xff1a;节约CPU性能&＃xff0c;发现必须删除的时候才删除

缺点&＃xff1a;内存压力大&＃xff0c;出现长期占有内存的数据

总结&＃xff1a;空间换时间

3、定期删除

周期性轮询redis库中的时效性数据&＃xff0c;采用随机抽取的策略&＃xff0c;利用过期数据占比的方式控制删除频度

特点&＃xff1a;CPU性能占用设置有峰值&＃xff0c;检测频度可以自定义&＃xff1b;

           内存压力不是很大&＃xff0c;长期占用内存的冷数据会被持续清理

总结&＃xff1a;周期性抽查存储空间&＃xff08;随机抽查、重点抽查&＃xff09;

删除策略比对&＃xff1a;

三、逐出策略

Redis使用内存存储数据&＃xff0c;在执行每一个命令前&＃xff0c;会调用freeMemoryIfNeeded&＃xff08;&＃xff09;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&＃xff0c;redis要临时删除一些数据为当前指令清理存储空间。清理数据的算法称为逐出算法。

注意&＃xff1a;

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&＃xff0c;如果不成功则反复执行。当对所有数据尝试完毕后&＃xff0c;如果不能达到内存清理的要求&＃xff0c;将出现错误信息。

相关配置&＃xff1a;

最大可使用内存

maxmemory

占用物理内存的比例&＃xff0c;默认值为0&＃xff0c;表示不限制。生产环境中根据需求设定&＃xff0c;通常设置为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&＃xff0c;导致严重的性能消耗&＃xff0c;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

删除数据

maxmemory-policy volatile-lru

达到最大内存后的&＃xff0c;对被挑选出来的数据进行删除的策略

       逐出策略&＃xff1a;