【承】Redis 原理篇——Redis 的内存回收机制

前言

关于 Redis 的“起承转合”，我前面已经用五个篇章的长度作了一个 Redis 基础篇——“起”篇的详细阐述，相信大家无论之前有没有接触过 Redis，都能从中学到不少东西。基础篇的内容顾名思义，只是个基础，主要说了 Redis 的发展以及 Redis 的基本数据类型，内容跟平时使用关联会比较大，难度不算大，希望大家能好好消化。
这里送上基础篇的飞机票：
【起】Redis 概述篇——带你走过 Redis 的前世今生
【起】Redis 基础篇——基本数据结构之String，Hash
【起】Redis 基础篇——基本数据结构之 List，Set
【起】Redis 基础篇——基本数据结构之 ZSet，Bitmap…
【起】Redis 基础篇——基本数据结构之总结篇

在“承”篇中，我会围绕 Redis 的原理来阐述，讲一些相对比较高级的特性，比如本篇章要讲到的 pub/sub（发布/订阅）模式，持久化机制，高性能特性，事务，内存回收机制等等，在接下来的篇章中，我会为大家穿针引线，把每个篇章的内容都串起来，这里就先不占用大家的前言篇章。

那话归正题，我们今天来看一下关于 Redis 的内存回收机制。

正文

内存回收

Reids 所有的数据都是存储在内存中的，在某些情况下需要对占用的内存空间进行回收。内存回收主要分为两类，一类是 key 过期，一类是内存使用达到上限（max_memory）触发内存淘汰。

过期策略

要实现 key 过期，我们有几种思路。

定时过期（主动淘汰）

每个设置过期时间的 key 都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的 CPU 资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。

惰性过期（被动淘汰）

只有当访问一个 key 时，才会判断该 key 是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省 CPU 资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期 key 没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。

例如 String，在 getCommand 里面会调用 expireIfNeeded

server.c	expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key)

第二种情况，每次写入 key 时，发现内存不够，调用 activeExpireCycle 释放一部分内存。

expire.c	activeExpireCycle(int type)

定期过期

源码：server.h

typedef struct redisDb {
     		
	dict *dict;	/*	所有的键值对 */
	dict *expires;	/*	设置了过期时间的键值对 */
	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 */
	long long avg_ttl;	/* Average TTL, just for stats */
	list *defrag_later;	/* List of key names to attempt to defrag one by one, gradually. */
} redisDb;		

每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的 expires 字典中一定数量的 key，并清除其中已过期的 key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得 CPU 和内存资源达到最优的平衡效果。

Redis 中同时使用了惰性过期和定期过期两种过期策略。

如果都不过期，Redis 内存满了怎么办？

淘汰策略

Redis 的内存淘汰策略，是指当内存使用达到最大内存极限时，需要使用淘汰算法来决定清理掉哪些数据，以保证新数据的存入。

最大内存设置

redis.conf 参数配置：

#maxmemory 

如果不设置 maxmemory 或者设置为 0，64 位系统不限制内存，32 位系统最多使用 3GB 内存。

动态修改：

redis> config set maxmemory 2GB

到达最大内存以后怎么办？

淘汰策略

https://redis.io/topics/lru-cache

redis.conf

#maxmemory-policy noeviction

#volatile-lru -> Evict using approximated LRU among the keys with an expire set.

#allkeys-lru -> Evict any key using approximated LRU.

#volatile-lfu -> Evict using approximated LFU among the keys with an expire set.

#allkeys-lfu -> Evict any key using approximated LFU.

#volatile-random -> Remove a random key among the ones with an expire set.

#allkeys-random -> Remove a random key, any key.

#volatile-ttl -> Remove the key with the nearest expire time (minor TTL)

#noeviction -> Don't evict anything, just return an error on write operations.

先从算法来看：

LRU，Least Recently Used：最近最少使用。判断最近被使用的时间，目前最远的数据优先被淘汰。

LFU，Least Frequently Used，最不常用，4.0 版本新增。

random，随机删除。

策略	含义
volatile-lru	根据 LRU 算法删除设置了超时属性（expire）的键，直到腾出足够内存为止。如果没有可删除的键对象，回退到 noeviction 策略。
allkeys-lru	根据 LRU 算法删除键，不管数据有没有设置超时属性，直到腾出足够内存为止。
volatile-lfu	在带有过期时间的键中选择最不常用的。
allkeys-lfu	在所有的键中选择最不常用的，不管数据有没有设置超时属性。
volatile-random	在带有过期时间的键中随机选择。
allkeys-random	随机删除所有键，直到腾出足够内存为止。
volatile-ttl	根据键值对象的 ttl 属性，删除最近将要过期数据。如果没有，回退到 noeviction 策略。
noeviction	默认策略，不会删除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息（error）OOMcommand not allowed when used memory，此时 Redis 只响应读操作。

如果没有符合前提条件的 key 被淘汰，那么 volatile-lru、volatile-random 、

volatile-ttl 相当于 noeviction（不做内存回收）。

动态修改淘汰策略：

redis> config set maxmemory-policy volatile-lru

建议使用 volatile-lru，在保证正常服务的情况下，优先删除最近最少使用的 key。

LRU 淘汰原理

思考：基于一个数据结构做缓存，怎么实现 LRU——最长时间不被访问的元素在超过容量时删除？

问题：如果基于传统 LRU 算法实现 Redis LRU 会有什么问题？

需要额外的数据结构存储，消耗内存。

Redis LRU 对传统的 LRU 算法进行了改良，通过随机采样来调整算法的精度。

如果淘汰策略是 LRU，则根据配置的采样值 maxmemory_samples（默认是 5 个）,随机从数据库中选择 m 个 key, 淘汰其中热度最低的 key 对应的缓存数据。所以采样参数 m 配置的数值越大, 就越能精确的查找到待淘汰的缓存数据,但是也消耗更多的 CPU 计算,执行效率降低。

问题：如何找出热度最低的数据？

Redis 中所有对象结构都有一个 lru 字段, 且使用了 unsigned 的低 24 位，这个字段用来记录对象的热度。对象被创建时会记录 lru 值。在被访问的时候也会更新 lru 的值。但是不是获取系统当前的时间戳，而是设置为全局变量 server.lruclock 的值。

源码：server.h

typedef struct redisObject {
     
	unsigned type:4;
	unsigned encoding:4;
	unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (relative to global lru_clock) or
	*LFU data (least significant 8 bits frequency
	*and most significant 16 bits access time). */
	int refcount;
	void *ptr;
} robj;

server.lruclock 的值怎么来的？

Redis 中 有 个 定 时 处 理 的 函 数 serverCron ， 默 认 每 100 毫 秒 调 用 函 数 updateCachedTime 更新一次全局变量的 server.lruclock 的值，它记录的是当前 unix 时间戳。

源码：server.c

void updateCachedTime(void) {
     
	time_t unixtime = time(NULL);
	atomicSet(server.unixtime,unixtime);
	server.mstime = mstime();
	struct tm tm;
	localtime_r(&server.unixtime,&tm);
	server.daylight_active = tm.tm_isdst;
}

问题：为什么不获取精确的时间而是放在全局变量中？不会有延迟的问题吗？

这样函数 lookupKey 中更新数据的 lru 热度值时,就不用每次调用系统函数 time，可以提高执行效率。

OK，当对象里面已经有了 LRU 字段的值，就可以评估对象的热度了。

函数 estimateObjectIdleTime 评估指定对象的 lru 热度，思想就是对象的 lru 值和全局的 server.lruclock 的差值越大（越久没有得到更新）， 该对象热度越低。

源码 evict.c

/* Given an object returns the min number of milliseconds the object was never
*requested, using an approximated LRU algorithm. */ 
unsigned long long estimateObjectIdleTime(robj *o) {
     
	unsigned long long lruclock = LRU_CLOCK();
	if (lruclock >= o->lru) {
     
		return (lruclock - o->lru) * LRU_CLOCK_RESOLUTION;
	} else {
     
		return (lruclock + (LRU_CLOCK_MAX - o->lru)) *
		LRU_CLOCK_RESOLUTION;
	}
}

server.lruclock 只有 24 位，按秒为单位来表示才能存储 194 天。当超过 24bit 能表示的最大时间的时候，它会从头开始计算。

server.h

#define LRU_CLOCK_MAX ((1</* Max value of obj->lru */

在这种情况下，可能会出现对象的 lru 大于 server.lruclock 的情况，如果这种情况出现那么就两个相加而不是相减来求最久的 key。

为什么不用常规的哈希表+双向链表的方式实现？需要额外的数据结构，消耗资源。

而 Redis LRU 算法在 sample 为 10 的情况下，已经能接近传统 LRU 算法了。

https://redis.io/topics/lru-cache

问题：除了消耗资源之外，传统 LRU 还有什么问题？

如图，假设 A 在 10 秒内被访问了 5 次，而 B 在 10 秒内被访问了 3 次。因为 B 最后一次被访问的时间比 A 要晚，在同等的情况下，A 反而先被回收。

问题：要实现基于访问频率的淘汰机制，怎么做？

LFU

server.h

typedef struct redisObject {
     
	unsigned type:4;
	unsigned encoding:4;
	unsigned lru:LRU_BITS; 
	/* LRU time (relative to global lru_clock) or
	*LFU data (least significant 8 bits frequency
	*and most significant 16 bits access time). */
	int refcount;
	void *ptr;
} robj;

当这 24 bits 用作 LFU 时，其被分为两部分：

高16 位用来记录访问时间（单位为分钟，ldt，last decrement time）低 8 位用来记录访问频率，简称 counter（logc，logistic counter）

counter 是用基于概率的对数计数器实现的，8 位可以表示百万次的访问频率。

对象被读写的时候，lfu 的值会被更新。

db.c——lookupKey

void updateLFU(robj *val) {
     

unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val);

counter = LFULogIncr(counter);

val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;

}

增长的速率由，lfu-log-factor 越大，counter 增长的越慢 redis.conf 配置文件

# lfu-log-factor 10

如果计数器只会递增不会递减，也不能体现对象的热度。没有被访问的时候，计数器怎么递减呢？

减少的值由衰减因子 lfu-decay-time（分钟）来控制，如果值是 1 的话，N 分钟没有访问就要减少 N。

redis.conf 配置文件

# lfu-decay-time 1

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曦轩我是科班出身的程序员，php，Android以及硬件方面都做过，不过最后还是选择专注于做 Java，所以有啥问题可以到公众号提问讨论（技术情感倾诉都可以哈哈哈），看到的话会尽快回复，希望可以跟大家共同学习进步，关于服务端架构，Java 核心知识解析，职业生涯，面试总结等文章会不定期坚持推送输出，欢迎大家关注~~~