Redis的过期策略和内存淘汰机制有什么区别

前言

Redis 和 MySQL 是面试绕不过的两座大山,他们一个是关系型数据库的代表(MySQL),一个是键值数据库以及缓存中间件的一哥。尤其 Redis 几乎是所有互联网公司都在用的技术,比如国内的 BATJ、新浪、360、小米等公司;国外的微软、Twitter、Stack Overflow、GitHub、暴雪等公司。我从业了十几年,就职过 4、5 家公司,有的公司用 MySQL、有的用 SQL Server、甚至还有的用 Oracle 和 DB2,但缓存无一例外使用的都是 Redis,从某种程度上来讲 Redis 是普及率最高的技术,没有之一。

Redis 是如何处理过期数据的?当内存不够用时 Redis 又是如何处理的?

典型回答

我们在新增 Redis 缓存时可以设置缓存的过期时间,该时间保证了数据在规定的时间内失效,可以借助这个特性来实现很多功能。比如,存储一定天数的用户(登录)会话信息,这样在一定范围内用户不用重复登录了,但为了安全性,需要在一定时间之后重新验证用户的信息。因此,我们可以使用 Redis 设置过期时间来存储用户的会话信息。

对于已经过期的数据,Redis 将使用两种策略来删除这些过期键,它们分别是惰性删除和定期删除。

惰性删除是指 Redis 服务器不主动删除过期的键值,而是当访问键值时,再检查当前的键值是否过期,如果过期则执行删除并返回 null 给客户端;如果没过期则正常返回值信息给客户端。

它的优点是不会浪费太多的系统资源,只是在每次访问时才检查键值是否过期。缺点是删除过期键不及时,造成了一定的空间浪费。

惰性删除的源码位于 src/db.c 文件的 expireIfNeeded 方法中,如下所示:

int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
    // 判断键是否过期
    if (!keyIsExpired(db,key)) return 0;
    if (server.masterhost != NULL) return 1;
    /* 删除过期键 */
    // 增加过期键个数
    server.stat_expiredkeys++;
    // 传播键过期的消息
    propagateExpire(db,key,server.lazyfree_lazy_expire);
    notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_EXPIRED,
        "expired",key,db->id);
    // server.lazyfree_lazy_expire 为 1 表示异步删除,否则则为同步删除
    return server.lazyfree_lazy_expire ? dbAsyncDelete(db,key) :
                                         dbSyncDelete(db,key);
}
// 判断键是否过期
int keyIsExpired(redisDb *db, robj *key) {
    mstime_t when = getExpire(db,key);
    if (when < 0) return 0; 
    if (server.loading) return 0;
    mstime_t now = server.lua_caller ? server.lua_time_start : mstime();
    return now > when;
}
// 获取键的过期时间
long long getExpire(redisDb *db, robj *key) {
    dictEntry *de;
    if (dictSize(db->expires) == 0 ||
       (de = dictFind(db->expires,key->ptr)) == NULL) return -1;
    serverAssertWithInfo(NULL,key,dictFind(db->dict,key->ptr) != NULL);
    return dictGetSignedIntegerVal(de);
}

惰性删除的执行流程如下图所示:

Redis的过期策略和内存淘汰机制有什么区别_第1张图片

除了惰性删除之外,Redis 还提供了定期删除功能以弥补惰性删除的不足。

定期删除是指 Redis 服务器每隔一段时间会检查一下数据库,看看是否有过期键可以被清除。

默认情况下 Redis 定期检查的频率是每秒扫描 10 次,用于定期清除过期键。当然此值还可以通过配置文件进行设置,在 redis.conf 中修改配置“hz”即可,默认的值为“hz 10”。

小贴士:定期删除的扫描并不是遍历所有的键值对,这样的话比较费时且太消耗系统资源。Redis 服务器采用的是随机抽取形式,每次从过期字典中,取出 20 个键进行过期检测,过期字典中存储的是所有设置了过期时间的键值对。如果这批随机检查的数据中有 25% 的比例过期,那么会再抽取 20 个随机键值进行检测和删除,并且会循环执行这个流程,直到抽取的这批数据中过期键值小于 25%,此次检测才算完成。

定期删除的源码在 expire.c 文件的 activeExpireCycle 方法中,如下所示:

void activeExpireCycle(int type) {
    static unsigned int current_db = 0; /* 上次定期删除遍历到的数据库ID */
    static int timelimit_exit = 0;      
    static long long last_fast_cycle = 0; /* 上次执行定期删除的时间点 */
    int j, iteration = 0;
    int dbs_per_call = CRON_DBS_PER_CALL; // 需要遍历数据库的数量
    long long start = ustime(), timelimit, elapsed;
    if (clientsArePaused()) return;
    if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST) {
        if (!timelimit_exit) return;
        // ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION 快速定期删除的执行时长
        if (start < last_fast_cycle + ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION*2) return;
        last_fast_cycle = start;
    }
    if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
        dbs_per_call = server.dbnum;
    // 慢速定期删除的执行时长
    timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;
    timelimit_exit = 0;
    if (timelimit <= 0) timelimit = 1;
    if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST)
        timelimit = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION; /* 删除操作花费的时间 */
    long total_sampled = 0;
    long total_expired = 0;
    for (j = 0; j < dbs_per_call && timelimit_exit == 0; j++) {
        int expired;
        redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);
        current_db++;
        do {
            // .......
            expired = 0;
            ttl_sum = 0;
            ttl_samples = 0;
            // 每个数据库中检查的键的数量
            if (num > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP)
                num = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP;
            // 从数据库中随机选取 num 个键进行检查
            while (num--) {
                dictEntry *de;
                long long ttl;
                if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
                ttl = dictGetSignedInteger
                // 过期检查,并对过期键进行删除
                if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;
                if (ttl > 0) {
                    ttl_sum += ttl;
                    ttl_samples++;
                }
                total_sampled++;
            }
            total_expired += expired;
            if (ttl_samples) {
                long long avg_ttl = ttl_sum/ttl_samples;
                if (db->avg_ttl == 0) db->avg_ttl = avg_ttl;
                db->avg_ttl = (db->avg_ttl/50)*49 + (avg_ttl/50);
            }
            if ((iteration & 0xf) == 0) { /* check once every 16 iterations. */
                elapsed = ustime()-start;
                if (elapsed > timelimit) {
                    timelimit_exit = 1;
                    server.stat_expired_time_cap_reached_count++;
                    break;
                }
            }
            /* 判断过期键删除数量是否超过 25% */
        } while (expired > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/4);
    }
    // .......
}

定期删除的执行流程,如下图所示:

Redis的过期策略和内存淘汰机制有什么区别_第2张图片

小贴士:Redis 服务器为了保证过期删除策略不会导致线程卡死,会给过期扫描增加了最大执行时间为 25ms。

以上是 Redis 服务器对待过期键的处理方案,当 Redis 的内存超过最大允许的内存之后,Redis 会触发内存淘汰策略,这和过期策略是完全不同的两个概念,经常有人把二者搞混,这两者一个是在正常情况下清除过期键,一个是在非正常情况下为了保证 Redis 顺利运行的保护策略。

当 Redis 内存不够用时,Redis 服务器会根据服务器设置的淘汰策略,删除一些不常用的数据,以保证 Redis 服务器的顺利运行。

考点分析

本课时的面试题并非 Redis 的入门级面试题,需要面试者对 Redis 有一定的了解才能对答如流,并且 Redis 的过期淘汰策略和内存淘汰策略的概念比较类似,都是用于淘汰数据的。因此很多人会把二者当成一回事,但其实并不是,这个面试者特别注意一下,和此知识点相关的面试题还有以下这些:

  • Redis 内存淘汰策略有哪些?
  • Redis 有哪些内存淘汰算法?

知识扩展

Redis内存淘汰策略

我们可以使用 config get maxmemory-policy 命令,来查看当前 Redis 的内存淘汰策略,示例代码如下:

127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy
1) "maxmemory-policy"
2) "noeviction"

从上面的结果可以看出,当前 Redis 服务器设置的是“noeviction”类型的内存淘汰策略,那么这表示什么含义呢?Redis 又有几种内存淘汰策略呢?

在 4.0 版本之前 Redis 的内存淘汰策略有以下 6 种。

  • noeviction:不淘汰任何数据,当内存不足时,执行缓存新增操作会报错,它是 Redis 默认内存淘汰策略。
  • allkeys-lru:淘汰整个键值中最久未使用的键值。
  • allkeys-random:随机淘汰任意键值。
  • volatile-lru:淘汰所有设置了过期时间的键值中最久未使用的键值。
  • volatile-random:随机淘汰设置了过期时间的任意键值。
  • volatile-ttl:优先淘汰更早过期的键值。

可以看出我们上面示例使用的是 Redis 默认的内存淘汰策略“noeviction”。

而在 Redis 4.0 版本中又新增了 2 种淘汰策略:

  • volatile-lfu,淘汰所有设置了过期时间的键值中最少使用的键值;
  • allkeys-lfu,淘汰整个键值中最少使用的键值。
小贴士:从以上内存淘汰策略中可以看出,allkeys-xxx 表示从所有的键值中淘汰数据,而 volatile-xxx 表示从设置了过期键的键值中淘汰数据。

这个内存淘汰策略我们可以通过配置文件来修改,redis.conf 对应的配置项是“maxmemory-policy noeviction”,只需要把它修改成我们需要设置的类型即可。

需要注意的是,如果使用修改 redis.conf 的方式,当设置完成之后需要重启 Redis 服务器才能生效。

还有另一种简单的修改内存淘汰策略的方式,我们可以使用命令行工具输入“config set maxmemory-policy noeviction”来修改内存淘汰的策略,这种修改方式的好处是执行成功之后就会生效,无需重启 Redis 服务器。但它的坏处是不能持久化内存淘汰策略,每次重启 Redis 服务器之后设置的内存淘汰策略就会丢失。

Redis 内存淘汰算法

内存淘汰算法主要包含两种:LRU 淘汰算法和 LFU 淘汰算法。

LRU( Least Recently Used,最近最少使用)淘汰算法:是一种常用的页面置换算法,也就是说最久没有使用的缓存将会被淘汰。

LRU 是基于链表结构实现的,链表中的元素按照操作顺序从前往后排列,最新操作的键会被移动到表头,当需要进行内存淘汰时,只需要删除链表尾部的元素即可。

Redis 使用的是一种近似 LRU 算法,目的是为了更好的节约内存,它的实现方式是给现有的数据结构添加一个额外的字段,用于记录此键值的最后一次访问时间。Redis 内存淘汰时,会使用随机采样的方式来淘汰数据,它是随机取 5 个值 (此值可配置) ,然后淘汰最久没有使用的数据。

LFU(Least Frequently Used,最不常用的)淘汰算法:最不常用的算法是根据总访问次数来淘汰数据的,它的核心思想是“如果数据过去被访问多次,那么将来被访问的频率也更高”。

LFU 相对来说比 LRU 更“智能”,因为它解决了使用频率很低的缓存,只是最近被访问了一次就不会被删除的问题。如果是使用 LRU 类似这种情况数据是不会被删除的,而使用 LFU 的话,这个数据就会被删除。

Redis 内存淘汰策略使用了 LFU 和近 LRU 的淘汰算法,具体使用哪种淘汰算法,要看服务器是如何设置内存淘汰策略的,也就是要看“maxmemory-policy”的值是如何设置的。

总结

本文讲了 Redis 的过期删除策略:惰性删除 + 定期删除;还讲了 Redis 的内存淘汰策略,它和过期策略是完全不同的两个概念,内存淘汰策略是当内存不够用时才会触发的一种机制,它在 Redis 4.0 之后提供了 8 种内存淘汰策略,这些淘汰策略主要使用了近 LRU 淘汰算法和 LFU 淘汰算法。

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