redis内存回收机制

内存回收

redis中的每个对象都由一个redisObject表示，redisObject的type属性和ptr属性才是指向底层实现数据结构的指针。在redisObject中还维护了一个refcount属性用于引用计数，当对象被创建时，引用计数初始化为1，当对象被新程序使用时refcount+1,当不再被某个程序使用时，refcount-1，当该值为0时，对象所占用的内存就会被回收。
引用计数除了用于内存会说外，还用于对象共享。比如key a的值为10，key b的值也为10，那么为了节省内存，redis会将数据库键的值指向同一个字符串对象，被共享的值对象的引用计数+1。前面说的有序集合的skiplist实现字典和跳表共享对象也是通过这种方式实现，实际上redis默认会初始化0-9999的字符串用于共享。

过期键删除策略

过期删除主要有两种策略：定时删除，惰性删除，其实还有一种定期删除。
定时删除：定时删除，对内存友好，但如果键很多，消耗cpu。
惰性删除：使用时检测到过期再删除，对cpu友好，但是如果过期键很多，占用太多内存。
定期删除：中和前两种，隔一段时间删除过期键，并限制删除操作的频率和时长。但如果控制不好，则可能退化为定时删除或惰性删除。
redos对于过期键的删除策略主要采用惰性删除和定期删除结合，每次执行redis命令前都会调用expireIfNeeded函数对键进行检查，如果过期则删除该键。定期操作通过activeExpireCycle函数实现，分多次再规定时间内遍历redis数据库，随机检查部分键，删除过期键。每个库默认检查20个键。实际上这个过程还分慢模式和快模式，慢模式下超时时间为25毫秒，如果超时，则会再次以快模式回收过期键，快模式下超时时间1毫秒且2s内只能执行一次。

内存回收策略

redis的内存回收机制主要是对于过期键的删除策略，以及对于内存使用达到上限时的内存回收策略。
redis通过配置maxmemory来控制最大可用内存，通过info memory可用查看redis内存信息。这里列出几个主要配置：

used_memory：由 Redis 分配器分配的内存总量，包含了redis进程内部的开销和数据占用的内存,单位字节
used_memory_human：用更直观的方式显示内存总量
used_memory_rss：向操作系统申请的内存大小。与 top、ps命令的输出一致。
maxmemory：Redis实例的最大内存配置
maxmemory_policy：当达到maxmemory时的淘汰策略
mem_fragmentation_ratio：碎片率，used_memory_rss/ used_memory

实际上由于内存碎片，redis达到最大内存的往往是超过maxmemory的。
32位的redis没记错的话最大只能配置3g。
redis的内存回收策略主要有以下6种：

策略	详情
noeviction	默认策略，禁止淘汰，内存不足的时候只能读不能写，写会返回错误
volatile-lru	对超时的键值对采用最近最少使用的淘汰策略(lru)回收
allkeys-lru	对所有键值对采用最近最少使用的淘汰策略(lru)回收
volatile-random	对超时的键值对采用随机淘汰策略回收
allkeys-random	对所有键值对采用随机淘汰策略回收
volatile-ttl	采用删除存活时间最短的键值对策略

这里提以下LRU，即Least Recently Used 近期最少使用算法，很多缓存策略都使用了这种策略进行空间的释放。
Redis 在默认情况下会采用 noeviction 策略，通过maxmemory_policy参数配置。
实际上对于上面提到的LRU或TTL算法，redis并不是很精确的实现，为什么呢，因为redis中可能有很多的键值对，redis不可能每次都对比全部的键值对来确定删除哪个键值对，这样会消耗cpu且更耗时，所以redis通过
maxmemory-samples参数来控制，该参数默认5，该参数配置选取固定数目的key作为样本进行比较，然后按照淘汰策略回收。maxmemory-samples越大，则lru算法更接近严格上的lru算法，精确度更高，但是开销也变大了。查找资料得知，redis作者经过测试，该值配置为10已经很接近真正的lru了。

本文总结自《redis设计与实现》