24 Redis 缓存替换时的数据淘汰策略

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前言

Redis 缓存使用内存来保存数据，避免业务应用从后端数据库中读取数据，可以提升应用的响应速度。如果把所有要访问的数据都放入缓存的性价比反而不高。

例如，MySQL 中有 1TB 的数据，如果使用 Redis 把这 1TB 的数据都缓存起来，虽然应用都能在内存中访问数据了，但是这样配置并不合理，因为性价比很低。

1. 1TB 内存的价格大约是 3.5 万元，而 1TB 磁盘的价格大约是 1000 元。
2. 数据访问都是有局部性的，也就是通常所说的“八二原理”，80% 的请求实际只访问了 20% 的数据。

为了保证较高的性价比，缓存的空间容量必然要小于后端数据库的数据总量。不过内存大小有限，随着要缓存的数据量越来越大，有限的缓存空间不可避免地会被写满。 这个问题涉及到缓存系统的数据的淘汰机制。

数据淘汰机制包括两步：

1. 根据一定的策略，筛选出对应用访问来说“不重要”的数据；
2. 将这些数据从缓存中删除，为新来的数据腾出空间，

一、设置多大的缓存容量合适

缓存容量设置得是否合理，会直接影响到使用缓存的性价比。通常希望以最小的代价去获得最大的收益，把昂贵的内存资源用在关键地方。

实际应用中的数据访问是具有局部性的。下图里有红、蓝 两条线，显示了不同比例数据贡献的访问量情况。蓝线代表了“八二原理”表示的数据局部性，红线则表示在当前应用负载下，数据局部性的变化。

蓝线表示的是“八二原理”，有 20% 的数据贡献了 80% 的访问了，而剩余的数据虽然体量很大，但只贡献了 20% 的访问量。这 80% 的数据在访问量上就形成 了一条长长的尾巴，称为长尾效应。

如果按照“八二原理”来设置缓存空间容量，把缓存空间容量设置为总数据量的 20% 的话，就有可能拦截到 80% 的访问。 此处“有可能”的原因：“八二原理”是对大量实际应用的数据访问情况做了统计后，得出的一个统计学意义上的数据量和访问量的比例。具体到某一个应用， 数据访问的规律会和具体的业务场景有关。对于最常被访问的 20% 的数据来说，它们贡献的访问量，既有可能超过 80%，也有可能不到 80%。

例如一个电商商品的场景：

1. 在商品促销时，热门商品的信息可能只占到总商品数据信息量的 5%，而这些商品信息承载的可能是超过 90% 的访问请求。这时只要缓存这 5% 的数据，就能获得很好的性能收益。
2. 如果业务应用要对所有商品信息进行查询统计，即使按照“八二原理”缓存了 20% 的商品数据，也不能获得很好的访问性能，因为 80% 的数据仍然需要从后端数据库中获取。

红线：近年来有些研究人员专门对互联网应用（例如视频播放网站）中，用户请求访问内容的分布情况做过分析，得到了这张图中的红线。 在这条红线上，80% 的数据贡献的访问量，超过了传统的长尾效应中 80% 数据能贡献的访问量。因为用户的个性化需求越来越多，在一个业务应用中，不同用户访问的内容可能差别很大，所以用户请求的数据和它们贡献的访问量比例，不再具备长尾效应中 的“八二原理”分布特征了。20% 的数据可能贡献不了 80% 的访问，而剩余的 80% 数据反而贡献了更多的访问量，称为重尾效应。

因为 20% 的数据不一定能贡献 80% 的访问量，所以不能简单地按照“总数据量的 20%”来设置缓存最大空间容量。在实践过程中，缓存容量占总数据量的比例从 5% 到 40% 的都有。这个容量规划不能一概而论，是需要结合应用数据实际访问特征和成本开销来综合考虑的。

系统的设计选择是一个权衡的过程：大容量缓存是能带来性能加速的收益，但是成本也会更高，而小容量缓存不一定就起不到加速访问的效果。建议把缓存容量设置为总数据量的 15% 到 30%，兼顾访问性能和内存空间开销。

Redis 一旦确定了缓存最大容量比如 4GB，下面这个命令设定缓存的大小：

CONFIG SET maxmemory 4gb

不过缓存被写满是不可避免的。即使精挑细选确定了缓存容量，还是要面对缓存写满时的替换操作。缓存替换需要解决两个问题：

1. 决定淘汰哪些数据；
2. 如何处理那些被淘汰的数据。

二、Redis 缓存的淘汰策略

Redis 4.0 之前一共实现了 6 种内存淘汰策略，在 4.0 之后又增加了 2 种策略。按照是否会进行数据淘汰把它们分成两类：

1. 不进行数据淘汰的策略，只有 noeviction 这一种。
2. 会进行淘汰的 7 种其他策略。

会进行淘汰的 7 种策略进一步根据淘汰候选数据集的范围分成两类：

1. 在设置了过期时间的数据中进行淘汰，包括 volatile-random、volatile-ttl、volatile- lru、volatile-lfu（Redis 4.0 后新增）四种。
2. 在所有数据范围内进行淘汰，包括 allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增）三种。

noeviction 策略： 默认情况下 Redis 在使用的内存空间超过 maxmemory 值时，并不会淘汰数据。Redis 缓存一旦被写满了，再有写请求来时，Redis 不再提供服务，而是直接返回错误。Redis 用作缓存时，实际的数据集通常都是大于缓存容量的，总会有新的数据要写入缓存，这个策略本身不淘汰数据，也就不会腾出新的缓存空间，不把它用在 Redis 缓存中。

volatile-random、volatile-ttl、volatile-lru 和 volatile-lfu 这四种淘汰策略： 筛选的候选数据范围，被限制在已经设置了过期时间的键值对上。 即使缓存没有写满，这些数据如果过期了也会被删除。

例如，使用 EXPIRE 命令对一批键值对设置了过期时间后，无论是这些键值对的过期时间是快到了，还是 Redis 的内存使用量达到了 maxmemory 阈值，Redis 都会进一步按照 volatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu 这四种策略的具体筛选规则进行淘汰：

• volatile-ttl 设置了过期时间的键值对，根据过期时间的先后进行删除，越早过期的越先被删除。
• volatile-random 设置了过期时间的键值对，随机删除。
• volatile-lru 会使用 LRU 算法筛选设置了过期时间的键值对。
• volatile-lfu 会使用 LFU 算法选择设置了过期时间的键值对（在 LRU 算法的基础上，同时考虑了数据的访问时效性和数据的访问次数）。

**allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu 这三种淘汰策略：**备选淘汰数据范围是所有键值对，无论这些键值对是否设置了过期时间，筛选数据进行淘汰的规则是：

1. allkeys-random 从所有键值对中随机选择并删除数据；
2. allkeys-lru 使用 LRU 算法在所有数据中进行筛选。
3. allkeys-lfu 使用 LFU 算法在所有数据中进行筛选。

如果一个键值对被删除策略选中了，即使它的过期时间还没到，也需要被删除。如果它的过期时间到了但未被策略选中，同样也会被删除。

LRU（Least Recently Used）是按照最近最少使用的原则来筛选数据，最不常用的数据会被筛选出来，而最近频繁使用的数据会留在缓存 中。 LRU 会把所有的数据组织成一个链表，链表的头和尾分别表示 MRU 端和 LRU 端，分别代表最近最常使用的数据和最近最不常用的数据。

有数据 6、3、9、20、5。数据 20 和 3 被先后访问，它们都会从现有的链表位置移到 MRU 端，而链表中在它们之前的数据则相应地往后移一位。LRU 算法选择删除数据是从 LRU 端开始，把刚刚被访问的数据移到 MRU 端，让它们尽可能地留在缓存中。

有一个新数据 15 要被写入缓存，但此时已经没有缓存空间了，也就是链表没有空余位置了，LRU 算法做两件事：

1. 数据 15 是刚被访问的，被放到 MRU 端；
2. 算法把 LRU 端的数据 5 从缓存中删除，相应的链表中就没有数据 5 的记录了。

LRU 算法背后的想法非常朴素：它认为刚刚被访问的数据，肯定还会被再次访问， 把它放在 MRU 端；长久不访问的数据，不会再被访问了，让它逐渐后移到 LRU 端，在缓存满时优先删除它。

LRU 算法在实际实现时，需要用链表管理所有的缓存数据，会带来额外的空间开销。而且当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到 MRU 端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能。

所以在 Redis 中LRU 算法被做了简化，以减轻数据淘汰对缓存性能的影响。Redis 默认会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（由键值对数据结构 RedisObject 中的 lru 字段记录）。 Redis 在决定淘汰的数据时，第一次会随机选出 N 个数据，把它们作为一个候选集合，比较这 N 个数据的 lru 字段，把 lru 字段值最小的数据从缓存中淘汰出去。

Redis 的配置参数 maxmemory-samples 是选出的数据个数 N。执行如下命令，让 Redis 选出 100 个数据作为候选数据集：

CONFIG SET maxmemory-samples 100

当需要再次淘汰数据时，Redis 需要挑选数据进入第一次淘汰时创建的候选集合。挑选标准是：**能进入候选集合的数据的 lru 字段值必须小于候选集合中最小的 lru 值。**当有新数据进入候选数据集后，如果候选数据集中的数据个数达到了 maxmemory- samples，Redis 就把候选数据集中 lru 字段值最小的数据淘汰出去。

Redis 缓存不用为所有的数据维护一个大链表，也不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能。

三个建议：

1. 优先使用 allkeys-lru 策略。充分利用 LRU 这一经典缓存算法的优势，把最近最常访问的数据留在缓存中，提升应用的访问性能。
2. 如果业务数据中有明显的冷热数据区分，使用 allkeys-lru 策略。 如果业务应用中的数据访问频率相差不大，没有明显的冷热数据区分，使用 allkeys-random 策略，随机选择淘汰的数据就行。
3. 如果业务中有置顶的需求，比如置顶新闻、置顶视频使用 volatile-lru 策略，同时不给这些置顶数据设置过期时间。这些需要置顶的数据一直不会被删除，而其他数据会在过期时根据 LRU 规则进行筛选。

三、处理被淘汰的数据

被淘汰的数据选定后，如果这个数据是干净数据就直接删除； 如果这个数据是脏数据需要把它写回数据库，如下图：

干净数据和脏数据的区别：

• 和最初从后端数据库里读取时的值相比，有没有被修改过。干净数据一直没有被修改，所以后端数据库里的数据也是最新值。在替换时它可以被直接删除。
• 脏数据就是曾经被修改过的，已经和后端数据库中保存的数据不一致了。如果不把脏数据写回到数据库中，这个数据的最新值就丢失了，就会影响应用的正常使用。

缓存替换既腾出了缓存空间，用来缓存新的数据，将脏数据写回数据库，也保证了最新数据不会丢失。

Redis 决定了被淘汰的数据后会把它们删除。即使淘汰的数据是脏数据，也不会把它们写回数据库。所以在使用 Redis 缓存时，如果数据被修改了，需要在数据修改时就将它写回数据库。否则这个脏数据被淘汰时，会被 Redis 删 除，而数据库里也没有最新的数据了。

总结

Redis 4.0 版本以后一共提供了 8 种数据淘汰策略，从淘汰数据的候选集范围来看，有两种候选范围：

1. 所有数据都是候选集；
2. 设置了过期时间的数据是候选集。

无论是面向哪种候选数据集进行淘汰数据选择，都有三种策略：

1. 随机选择；
2. 根据 LRU 算法选择;
3. 根据 LFU 算法选择.

设置了过期时间的数据集选择淘汰数据时，还可以根据数据离过期时间的远近来决定。

缓存系统对于选定的被淘汰数据，会根据其是干净数据还是脏数据，选择直接删除还是写回数据库。但是在 Redis 中，被淘汰数据无论干净与否都会被删除，所以当数据修改成为脏数据时，需要在数据库中也把数据修改过来。

在筛选数据方面是否能筛选出可能被再次访问的数据，直接决定了缓存效率的高与低。

• 如果使用随机策略，刚筛选出来的要被删除的数据可能正好又被访问了，就只能花费几毫秒从数据库中读取数据了。
• 如果使用 LRU 策略，被筛选出来的数据往往是经过时间验证了，如果在一段时间内一直没有访问，本身被再次访问的概率也很低了。

建议先根据是否有始终会被频繁访问的数据（例如置顶消息），来选择淘汰数据的候选集，是针对所有数据进行淘汰，还是针对设置了过期时间的数据进行淘汰。候选数据集范围选定后，建议优先使用 LRU 算法（ allkeys-lru 或 volatile-lru ）。

设置缓存容量的大小建议是：结合实际应用的数据总量、热数据的体量，以及成本预算，把缓存空间大小设置在总数据量的 15% 到 30% 这个区间。