redis删除策略和逐出策略

redis的过期数据

redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态:

        XX:具有时效性的数据

        -1：永久有效的数据

        -2：已经过期的数据 或 被删除的数据 或未定义的数据

具有时效性的数据的存储结构如下：

 四种指令可以对key设置过期时间：expire、expireat、pexpire、pexpireat

若一个key有过期时间，则这个key在内存中的expires区域中对应有一个filed-value的数据，filed是key的内存地址，value是key的过期时间，expires的存储结构可以理解成是hash结构，而redis的删除策略处理的就是expires的区域的数据。删除策略的目标不是为了保障redis的过期数据100%及时的清理掉，而是在内存占用和cpu占用找一种平衡，等到cpu空闲时清理内存把过期的数据删掉，保障服务器高性能、稳定的运行。

三种删除策略

1、定时删除

创建一个定时器，当key有过期时间，且过期时间到达时，由定时器任务立即执行对键的删除操作

优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存占用
缺点：CPU压力很大，无论CPU此时负载量多高，均占用CPU，会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量
总结：用处理器性能换取存储空间 （拿时间换空间）

2、惰性删除

 数据到达过期时间，不做处理。等下次访问该数据时
                如果未过期，返回数据
                发现已过期，删除，返回不存在
优点：节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除
缺点：内存压力很大，出现长期占用内存的数据
总结：用存储空间换取处理器性能（拿时间换空间）

任何一个get操作内部都会调用redis的一个函数--expireIfNeeded（）来判断该key是否过期。

3、定期删除

周期性轮询redis库中的时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度
特点1：CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置
特点2：内存压力不是很大，长期占用内存的冷数据会被持续清理
总结：周期性抽查存储空间（随机抽查，重点抽查）

 淘汰算法（逐出算法）

当新数据进入redis时，如果内存不足怎么办？
Redis使用内存存储数据，在执行每一个命令前，会调用freeMemoryIfNeeded()检测内存是否充足。如果内存不满足新加入数据的最低存储要求，redis要临时删除一些数据为当前指令清理存储空间。清理数据的策略称为逐出算法（淘汰算法）。
注意：逐出数据的过程不是100%能够清理出足够的可使用的内存空间，如果不成功则反复执行。当对所有数据尝试完毕后，如果不能达到内存清理的要求，将出现错误信息。(error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory'

影响数据逐出的相关配置
最大可使用内存-- maxmemory ，占用物理内存的比例，默认值为0，表示不限制。生产环境中根据需求设定，通常设置在50%以上。
每次选取待删除数据的个数--maxmemory-samples，选取数据时并不会全库扫描，导致严重的性能消耗，降低读写性能。因此采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据
删除策略--maxmemory-policy，达到最大内存后的，对被挑选出来的数据进行删除的策略

 检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires ）
① volatile-lru：挑选最近最少使用（最长时间没被使用）的数据淘汰
② volatile-lfu：挑选最不经常使用（使用次数最少）的数据淘汰
③ volatile-ttl：挑选将要过期的数据淘汰
④ volatile-random：任意选择数据淘汰
 检测全库数据（所有数据集server.db[i].dict ）
⑤ allkeys-lru：挑选最近最少使用（最长时间没被使用）的数据淘汰
⑥ allkeys-lfu：挑选最不经常使用（使用次数最少）的数据淘汰
⑦ allkeys-random：任意选择数据淘汰
 放弃数据驱逐
⑧ no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据（redis4.0中默认策略），会引发错误OOM（Out Of Memory）