13. 谈谈 Redis 的过期策略

在日常开发中，我们使用 Redis 存储 key 时通常会设置一个过期时间，但是 Redis 是怎么删除过期的 key，而且 Redis 是单线程的，删除 key 会不会造成阻塞。要搞清楚这些，就要了解 Redis 的过期策略和内存淘汰机制。

Redis采用的是定期删除 + 懒惰删除策略。

定期删除策略

Redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中，默认每 100ms 进行一次过期扫描：

1. 随机抽取 20 个 key
2. 删除这 20 个key中过期的key
3. 如果过期的 key 比例超过 1/4，就重复步骤 1，继续删除。

为什不扫描所有的 key？

Redis 是单线程，全部扫描岂不是卡死了。而且为了防止每次扫描过期的 key 比例都超过 1/4，导致不停循环卡死线程，Redis 为每次扫描添加了上限时间，默认是 25ms。

如果客户端将超时时间设置的比较短，比如 10ms，那么就会出现大量的链接因为超时而关闭，业务端就会出现很多异常。而且这时你还无法从 Redis 的 slowlog 中看到慢查询记录，因为慢查询指的是逻辑处理过程慢，不包含等待时间。

如果在同一时间出现大面积 key 过期，Redis 循环多次扫描过期词典，直到过期的 key 比例小于 1/4。这会导致卡顿，而且在高并发的情况下，可能会导致缓存雪崩。

为什么 Redis 为每次扫描添的上限时间是 25ms，还会出现上面的情况？

因为 Redis 是单线程，每个请求处理都需要排队，而且由于 Redis 每次扫描都是 25ms，也就是每个请求最多 25ms，100 个请求就是 2500ms。

如果有大批量的 key 过期，要给过期时间设置一个随机范围，而不宜全部在同一时间过期，分散过期处理的压力。

从库的过期策略

从库不会进行过期扫描，从库对过期的处理是被动的。主库在 key 到期时，会在 AOF 文件里增加一条 del 指令，同步到所有的从库，从库通过执行这条 del 指令来删除过期的 key。

因为指令同步是异步进行的，所以主库过期的 key 的 del 指令没有及时同步到从库的话，会出现主从数据的不一致，主库没有的数据在从库里还存在。

懒惰删除策略

Redis 为什么要懒惰删除(lazy free)？

删除指令 del 会直接释放对象的内存，大部分情况下，这个指令非常快，没有明显延迟。不过如果删除的 key 是一个非常大的对象，比如一个包含了千万元素的 hash，又或者在使用 FLUSHDB 和 FLUSHALL 删除包含大量键的数据库时，那么删除操作就会导致单线程卡顿。

redis 4.0 引入了 lazyfree 的机制，它可以将删除键或数据库的操作放在后台线程里执行， 从而尽可能地避免服务器阻塞。

unlink

unlink 指令，它能对删除操作进行懒处理，丢给后台线程来异步回收内存。

> unlink key
OK

flush

flushdb 和 flushall 指令，用来清空数据库，这也是极其缓慢的操作。Redis 4.0 同样给这两个指令也带来了异步化，在指令后面增加 async 参数就可以将整棵大树连根拔起，扔给后台线程慢慢焚烧。

> flushall async
OK

异步队列

主线程将对象的引用从「大树」中摘除后，会将这个 key 的内存回收操作包装成一个任务，塞进异步任务队列，后台线程会从这个异步队列中取任务。任务队列被主线程和异步线程同时操作，所以必须是一个线程安全的队列。

不是所有的 unlink 操作都会延后处理，如果对应 key 所占用的内存很小，延后处理就没有必要了，这时候 Redis 会将对应的 key 内存立即回收，跟 del 指令一样。

更多异步删除点

Redis 回收内存除了 del 指令和 flush 之外，还会存在于在 key 的过期、LRU 淘汰、rename 指令以及从库全量同步时接受完 rdb 文件后会立即进行的 flush 操作。

Redis4.0 为这些删除点也带来了异步删除机制，打开这些点需要额外的配置选项。

• slave-lazy-flush 从库接受完 rdb 文件后的 flush 操作
• lazyfree-lazy-eviction 内存达到 maxmemory 时进行淘汰
• lazyfree-lazy-expire key 过期删除
• lazyfree-lazy-server-del rename 指令删除 destKey

内存淘汰机制

Redis 的内存占用会越来越高。Redis 为了限制最大使用内存，提供了 redis.conf 中的
配置参数 maxmemory。当内存超出 maxmemory，Redis 提供了几种内存淘汰机制让用户选择，配置 maxmemory-policy：

• noeviction：当内存超出 maxmemory，写入请求会报错，但是删除和读请求可以继续。（使用这个策略，疯了吧）
• allkeys-lru：当内存超出 maxmemory，在所有的 key 中，移除最少使用的key。只把 Redis 既当缓存是使用这种策略。（推荐）。
• allkeys-random：当内存超出 maxmemory，在所有的 key 中，随机移除某个 key。（应该没人用吧）
• volatile-lru：当内存超出 maxmemory，在设置了过期时间 key 的字典中，移除最少使用的 key。把 Redis 既当缓存，又做持久化的时候使用这种策略。
• volatile-random：当内存超出 maxmemory，在设置了过期时间 key 的字典中，随机移除某个key。
• volatile-ttl：当内存超出 maxmemory，在设置了过期时间 key 的字典中，优先移除 ttl 小的。

LRU 算法

实现 LRU 算法除了需要 key/value 字典外，还需要附加一个链表，链表中的元素按照一定的顺序进行排列。当空间满的时候，会踢掉链表尾部的元素。当字典的某个元素被访问时，它在链表中的位置会被移动到表头。所以链表的元素排列顺序就是元素最近被访问的时间顺序。

使用 Python 的 OrderedDict(双向链表 + 字典) 来实现一个简单的 LRU 算法：

from collections import OrderedDict

class LRUDict(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.items = OrderedDict()

    def __setitem__(self, key, value):
        old_value = self.items.get(key)
        if old_value is not None:
            self.items.pop(key)
            self.items[key] = value
        elif len(self.items) < self.capacity:
            self.items[key] = value
        else:
            self.items.popitem(last=True)
            self.items[key] = value

    def __getitem__(self, key):
        value = self.items.get(key)
        if value is not None:
            self.items.pop(key)
            self.items[key] = value
        return value

    def __repr__(self):
        return repr(self.items)


d = LRUDict(10)

for i in range(15):
    d[i] = i
print d

近似 LRU 算法

Redis 使用的并不是完全 LRU 算法。不使用 LRU 算法，是为了节省内存，Redis 采用的是随机LRU算法，Redis 为每一个 key 增加了一个24 bit的字段，用来记录这个 key 最后一次被访问的时间戳。

注意 Redis 的 LRU 淘汰策略是懒惰处理，也就是不会主动执行淘汰策略，当 Redis 执行写操作时，发现内存超出 maxmemory，就会执行 LRU 淘汰算法。这个算法就是随机采样出5(默认值)个 key，然后移除最旧的 key，如果移除后内存还是超出 maxmemory，那就继续随机采样淘汰，直到内存低于 maxmemory 为止。

如何采样就是看 maxmemory-policy 的配置，如果是 allkeys 就是从所有的 key 字典中随机，如果是 volatile 就从带过期时间的 key 字典中随机。每次采样多少个 key 看的是 maxmemory_samples 的配置，默认为 5。

LFU

Redis 4.0 里引入了一个新的淘汰策略 —— LFU（Least Frequently Used） 模式，作者认为它比 LRU 更加优秀。

LFU 表示按最近的访问频率进行淘汰，它比 LRU 更加精准地表示了一个 key 被访问的热度。

如果一个 key 长时间不被访问，只是刚刚偶然被用户访问了一下，那么在使用 LRU 算法下它是不容易被淘汰的，因为 LRU 算法认为当前这个 key 是很热的。而 LFU 是需要追踪最近一段时间的访问频率，如果某个 key 只是偶然被访问一次是不足以变得很热的，它需要在近期一段时间内被访问很多次才有机会被认为很热。

Redis 对象的热度

Redis 的所有对象结构头中都有一个 24bit 的字段，这个字段用来记录对象的热度。

// redis 的对象头
typedef struct redisObject {
    unsigned type:4; // 对象类型如 zset/set/hash 等等
    unsigned encoding:4; // 对象编码如 ziplist/intset/skiplist 等等
    unsigned lru:24; // 对象的「热度」
    int refcount; // 引用计数
    void *ptr; // 对象的 body
} robj;

LRU 模式

在 LRU 模式下，lru 字段存储的是 Redis 时钟 server.lruclock，Redis 时钟是一个 24bit 的整数，默认是 Unix 时间戳对 2^24 取模的结果，大约 97 天清零一次。当某个 key 被访问一次，它的对象头的 lru 字段值就会被更新为 server.lruclock。

LFU 模式

在 LFU 模式下，lru 字段 24 个 bit 用来存储两个值，分别是 ldt(last decrement time) 和 logc(logistic counter)。

logc 是 8 个 bit，用来存储访问频次，因为 8 个 bit 能表示的最大整数值为 255，存储频次肯定远远不够，所以这 8 个 bit 存储的是频次的对数值，并且这个值还会随时间衰减。如果它的值比较小，那么就很容易被回收。为了确保新创建的对象不被回收，新对象的这 8 个 bit 会初始化为一个大于零的值，默认是 LFU_INIT_VAL=5。

ldt 是 16 个位，用来存储上一次 logc 的更新时间，因为只有 16 位，所以精度不可能很高。它取的是分钟时间戳对 2^16 进行取模，大约每隔 45 天就会折返。

同 LRU 模式一样，我们也可以使用这个逻辑计算出对象的空闲时间，只不过精度是分钟级别的。图中的 server.unixtime 是当前 redis 记录的系统时间戳，和 server.lruclock 一样，它也是每毫秒更新一次。