Redis过期策略相关问题

当我作为一个初学者使用redis的时候犯过两个常识性的小错误，同时两个错误让我更加了解redis，所以有句话说得很对：不能够把我击倒的，终将使我更加强大。接下来我们就一起来回顾下这两个错误。

Redis数据消失问题？

这个问题是这样的，有次我在redis里面存储了大量的数据，但是在查询的时候，有些数据竟然查询不到，这些数据明明就是写进去了的啊，但是查询的时候为什么会消失了呢？

原因是我一次性写入的数据量太大了，导致数据是写进入了，但是有一部分被删掉了。因为redis是内存缓存，同时redis主要是基于内存来进行高性能、高并发的读写操作的，不是磁盘存储，内存缓存的存储是很珍贵的，比如说我们一台机器有5G的内存，那么你一次性存10G的数据进去，当然只能够保留一部分，删除一部分。

所以说，这是缓存的一个最基本的概念，数据是会过期的，要么是你自己设置个过期时间，要么是数据超过内存容量，redis自己给干掉。

Redis过期数据占用内存问题？

当我明白了数据为什么会消失之后，我就尝试给数据设置过期时间，这里我遇到了第二个问题。我发现为啥好多数据明明应该过期了，查又查不到，但是又好像没删除，发现redis内存占用还是很高呢？

这个问题我先不回答，我们先来看看redis是怎么删除过期数据的，看完这个你就知道为什么过期数据，还保留在redis里面没有被删除。

Redis是怎么删除过期数据？

首先我们来说说redis删除过期数据的方式：定期删除+惰性删除。

所谓定期删除，指的是redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。

注意：这里可不是每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key，如果那样做，简直就是一场性能上的灾难。实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。假设redis里放了10万个key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查10万个key，那redis基本上就死了。

但是问题是，定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？

所以这里要说到惰性删除了。惰性删除就是说，在你获取某个key的时候，redis会检查一下这个key是不是设置了过期时间，如果设置了过期时间，那么是否过期了？如果过期了，此时就会删除这个key，不会给你返回任何东西。并不是key到时间就被删除掉，而是你查询这个key的时候，redis再懒惰的检查一下。

通过上述两种手段结合起来，基本能保证过期的key一定会被干掉。简单的说，你的过期key，靠定期删除没有被删除掉，还停留在内存里，占用着你的内存，除非你的系统去查一下那个key，才会被redis给删除掉。

通过redis删除数据的方式就回答了上面我的那些数据为什么都过期了查不到，还占redis内存的问题。

但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期key，然后你也没及时去查，也就是没走惰性删除，那么大量过期key就会堆积在内存里，导致redis内存块耗尽了，咋整？

这个就体现redis的另外一项策略机制：内存淘汰策略。

Redis的内存淘汰策略。

我们先来说说redis 3.0的6种内存淘汰策略：

1. volatile-lru：从设置过期时间的数据集中挑选出最近最少使用的数据淘汰。没有设置过期时间的key不会被淘汰，这样就可以在增加内存空间的同时保证需要持久化的数据不会丢失。

2. volatile-ttl：除了淘汰机制采用LRU，策略基本上与volatile-lru相似，从设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰，ttl值越大越优先被淘汰。

3. volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。

4. allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰，该策略要淘汰的key面向的是全体key集合，而非过期的key集合。

5. allkeys-random：从数据集中选择任意数据淘汰，当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。

6. no-enviction：禁止驱逐数据，当内存不足以容纳新入数据时，新写入操作就会报错，请求可以继续进行，线上任务也不能持续进行，采用no-enviction策略可以保证数据不被丢失，这也是系统默认的一种淘汰策略。

上述是Redis的6种淘汰策略，关于使用这6种策略，开发者还需要根据自身系统特征，正确选择或修改驱逐。

如果在Redis中，数据有一部分访问频率较高，其余部分访问频率较低，或者无法预测数据的使用频率时，设置allkeys-lru是比较合适的。

如果所有数据访问概率大致相等时，可以选择allkeys-random。

如果研发者需要通过设置不同的ttl来判断数据过期的先后顺序，此时可以选择volatile-ttl策略。

如果希望一些数据能长期被保存，而一些数据可以被淘汰掉时，选择volatile-lru或volatile-random都是比较不错的。

由于设置expire会消耗额外的内存，如果计划避免Redis内存在此项上的浪费，可以选用allkeys-lru 策略，这样就可以不再设置过期时间，高效利用内存了。

区分不同的淘汰策略选择不同的key，Redis淘汰策略主要分为LRU淘汰、TTL淘汰、随机淘汰三种机制。

LRU淘汰

LRU(Least recently used，最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。

在服务器配置中保存了 lru 计数器 server.lrulock，会定时(redis 定时程序 serverCorn())更新，server.lrulock 的值是根据 server.unixtime 计算出来进行排序的，然后选择最近使用时间最久的数据进行删除。另外，从 struct redisObject 中可以发现，每一个 redis 对象都会设置相应的 lru。每一次访问数据，会更新对应redisObject.lru。

在Redis中，LRU算法是一个近似算法，默认情况下，Redis会随机挑选5个键，并从中选择一个最久未使用的key进行淘汰。在配置文件中，按maxmemory-samples选项进行配置，选项配置越大，消耗时间就越长，但结构也就越精准。

TTL淘汰

Redis 数据集数据结构中保存了键值对过期时间的表，即 redisDb.expires。与 LRU 数据淘汰机制类似，TTL 数据淘汰机制中会先从过期时间的表中随机挑选几个键值对，取出其中 ttl 值最大的键值对淘汰。同样，TTL淘汰策略并不是面向所有过期时间的表中最快过期的键值对，而只是随机挑选的几个键值对。

随机淘汰

在随机淘汰的场景下获取待删除的键值对，随机找hash值再次hash指定位置的dictEntry即可。

Redis中的淘汰机制都是几近于算法实现的，主要从性能和可靠性上做平衡，所以并不是完全可靠，所以开发者们在充分了解Redis淘汰策略之后还应在平时多主动设置或更新key的expire时间，主动删除没有价值的数据，提升Redis整体性能和空间。