Redis入门 删除策略与逐出算法
1. 删除策略
Redis数据分类
redis是一种内存级别的数据库，所有数据均存放在内存中。redis中数据可分为具有时效性的数据、永久有效的数据、已经 过期的数据或被删除的数据或未定义的数据。
我们可以通过redis的TTL指令查询数据的状态：
. 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
过期数据是如何在Redis中删除呢？
- redis服务删除过期数据并不是立即删除，redis删除数据有三种删除策略：定时删除、惰性删除、定期删除
为什么redis需要那么多删除策略，直接删除不就完了吗？
实际上Redis的删除操作也需要占用redis服务器的性能。如果redis正在高负载的工作进行删除数据，那么就会发生上图可怕的情况。正是基于如此，redis才需要多种删除策略，相互配合实现redis的过期数据删除。
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谈谈redis的删除策略 ：定时删除、惰性删除、定期删除
- 定时删除
在创建数据时同时创建一个定时器，当key设置有过期时间，且过期时间达到时，由定时器任务立即执行对key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。频繁的删除任务会占用CPU的性能，会影响Redis服务器响应时间和指令吞吐量
- 惰性删除
数据到达过期时间，不做处理。没错就是不理你，等下次再次访问的时候，就直接删除干掉。
优点：节约CPU性能
缺点： 内存压力大，出现长期占用内存的数据
- 定期删除
定时删除和惰性删除都比较极端，而定期删除就是比较折中的方案。
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。
定期删除过程：
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redis启动服务器初始化时，读取配置server.hz的值，默认值为10
每秒执行server.hz次serverCron( ) ---> databaseCron( ) -----> activeExpireCycle( )
activeExpireCycle( )对每个数据分区进行逐一检测，每次执行250ms/server.hz
对数据分区检测时，随机挑选W个key检测：
数据分区中的过期数据会被删除
如果一轮删除过期数据的数量>W*25%，循环该过程
如果一轮删除的过期数据数量<=W*25%, 检查下一个数据分区
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定期删除的特点
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
2. 逐出算法
redis是内存级的数据库，当redis不断存储数据，数据满了导致内存不足，如果再次储存数据，怎么办呢？这就用到了逐出算法。redis要临时删除一些数据为当前指令清理内存空间，清理数据的策略叫做逐出算法。
逐出算法的八大策略
对于易失数据：
volatile-lru ：挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-lfu ：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
volatile-ttl ：挑选将要过起的数据淘汰
voatile-random： 任意选择数据淘汰
检测全库数据
allkeys-lru ：挑选最近使用最少的数据淘汰
allkeys-lfu ：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
allkeys-random： 任意选择数据淘汰
放弃数据驱逐
no-enviction 放弃驱逐