Redis内存策略

Redis是基于内存存储，所以其性能很强。但单节点的Redis内存不宜过大，否则会影响持久化或主从同步性能。

可以手动修改配置文件来设置Redis的最大内存

# 格式： maxmemory <bytes>
maxmemory 1gb

如果内存使用达到了上限，就无法存储更多的数据了。

Redis为尽量避免内存达到上限，提供了两种策略：过期策略、淘汰策略。

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过期策略

在Redis缓存中，可以通过expire命令为redis的key设置TTL(过期时间，或存活时间)。

当key的TTL到期之后，再次访问key是返回的值为nil(空)，说明这个key就已经不存在了，其对应的内存也得到了释放，从而起到了内存回收的目的。

DB结构

Redis本身就是一个很经典的key-value内存存储数据库，因此所有的key、value都保存在Dict结构中。不过在其database结构体中，有两个Dict，一个记录key-value，另一个记录key-TTL。

源码

typedef struct redisDb {dict *dict;                 /* 存放所有key及value的地方，也被称为keyspace*/dict *expires;              /* 存放每一个key及其对应的TTL存活时间，只包含设置了TTL的key*/dict *blocking_keys;        /* Keys with clients waiting for data (BLPOP)*/dict *ready_keys;           /* Blocked keys that received a PUSH */dict *watched_keys;         /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */int id;                     /* Database ID，0~15 */long long avg_ttl;          /* 记录平均TTL时长 */unsigned long expires_cursor; /* expire检查时在dict中抽样的索引位置. */list *defrag_later;         /* 等待碎片整理的key列表. */
} redisDb;

结构流程图：

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惰性删除

**惰性删除：**并不是在TTL到期后就立刻删除key，而是在访问一个key的时候，检查该key的存活时间，如果已经过期才执行删除。

// 查找一个key执行写操作
robj *lookupKeyWriteWithFlags(redisDb *db, robj *key, int flags) {// 检查key是否过期expireIfNeeded(db,key);return lookupKey(db,key,flags);
}
// 查找一个key执行读操作
robj *lookupKeyReadWithFlags(redisDb *db, robj *key, int flags) {robj *val;// 检查key是否过期    if (expireIfNeeded(db,key) == 1) {// ...略}return NULL;
}int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {// 判断是否过期，如果未过期直接结束并返回0if (!keyIsExpired(db,key)) return 0;// ... 略// 删除过期keydeleteExpiredKeyAndPropagate(db,key);return 1;
}

这种删除策略，会存在一个问题：如果一个key过期了就再也没有被访问过，则这个key就永远不会被删除。在极端情况下，当大量的key出现这种情况，也会对内存造成很大的压力。

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周期删除

周期删除：顾明思议是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的key，然后执行删除。执行周期有两种：

• Redis服务初始化函数initServer()中设置定时任务，按照server.hz的频率来执行过期key清理，模式为SLOW。

  // server.c
  void initServer(void){// ...// 创建定时器，关联回调函数serverCron，处理周期取决于server.hz，默认10aeCreateTimeEvent(server.el, 1, serverCron, NULL, NULL) 
  }// server.c
  int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {// 更新lruclock到当前时间，为后期的LRU和LFU做准备unsigned int lruclock = getLRUClock();atomicSet(server.lruclock,lruclock);// 执行database的数据清理，例如过期key处理databasesCron();
  }void databasesCron(void) {// 尝试清理部分过期key，清理模式默认为SLOWactiveExpireCycle(ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW);
  }
  

• Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数，执行过期key清理，模式为FAST。

  void beforeSleep(struct aeEventLoop *eventLoop){// ...// 尝试清理部分过期key，清理模式默认为FASTactiveExpireCycle(ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST);
  }void aeMain(aeEventLoop *eventloop){eventLoop->stop = 0;while(!eventLoop->stop){// beforeSleep() --> Fast模式快速清理// n = aeApiPoll()// 如果n > 0，FD就绪，处理IO事件。// 如果到了执行时间，则调用serverCron() --> SLOW模式清理}
  }
  

  周期清理的两种模式：

  SLOW模式规则：

  ① 执行频率受server.hz影响，默认为10，即每秒执行10次，每个执行周期100ms。

  ② 执行清理耗时不超过一次执行周期的25%.默认slow模式耗时不超过25ms。

  ③ 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期。

  ④ 如果没达到时间上限（25ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束。

  FAST模式规则(过期key比例小于10%不执行)：

  ① 执行频率受beforeSleep()调用频率影响，但两次FAST模式间隔不低于2ms。

  ② 执行清理耗时不超过1ms。

  ③ 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期。

  ④ 如果没达到时间上限（1ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束。

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淘汰策略

内存淘汰：当Redis内存使用达到设置的阈值时，Redis会主动挑选部分key将其删除释放更多内存。

Redis会在处理客户端命令的方法processCommand()中尝试做内存淘汰。

int processCommand(client *c) {// 如果服务器设置了server.maxmemory属性，并且并未有执行lua脚本if (server.maxmemory && !server.lua_timedout) {// 尝试进行内存淘汰performEvictionsint out_of_memory = (performEvictions() == EVICT_FAIL);// ...if (out_of_memory && reject_cmd_on_oom) {rejectCommand(c, shared.oomerr);return C_OK;}// ....}
}

Redis支持8种不同策略来选择要删除的key：

• noeviction：不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据(默认)。
• volatile-ttl：对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰。
• allkeys-random：对全体key ，随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选。
• volatile-random：对设置了TTL的key ，随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选。
• allkeys-lru： 对全体key，基于LRU算法进行淘汰。
• volatile-lru： 对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰。
• allkeys-lfu： 对全体key，基于LFU算法进行淘汰。
• volatile-lfu： 对设置了TTL的key，基于LFI算法进行淘汰。

LRU（Least Recently Used），最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。

LFU（Least Frequently Used），最少频率使用(最近最少使用)。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。

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Redis的数据都会被封装成RedisObject结构：

typedef struct redisObject {unsigned type:4;        // 对象类型unsigned encoding:4;    // 编码方式unsigned lru:LRU_BITS;  // LRU：以秒为单位记录最近一次访问时间，长度24bit// LFU：高16位以分钟为单位记录最近一次访问时间，低8位记录逻辑访问次数int refcount;           // 引用计数，计数为0则可以回收void *ptr;              // 数据指针，指向真实数据
} robj;

逻辑访问次数：并不是每次key被访问都计数，而是通过下面的步骤计算得来：

1. 生成一个0~1之间的随机数。
2. 计算 (旧次数 * lfu_log_factor + 1)，记录为P(lfu_log_factor默认为10)。
3. 如果 R < P ，则计数器 + 1，且最大不超过255。
4. 访问次数会随时间衰减，距离上一次访问时间每隔 lfu_decay_time 分钟(默认为1)，计数器 - 1。

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淘汰策略流程图：