一篇吃透Redis过期Key处理和内存淘汰

前言：Redis是我们常用为缓存的中间件，Redis之所以性能强，最主要的原因就是基于内存存储。然而单节点的Redis其内存大小不宜过大，会影响持久化或主从同步性能。因此我们会给一些key设置TTL过期时间，那当key过期的时候，Redis是如何处理的呢？并且由于没有及时删除，Redis的内存不够了，应该怎么办呢？本文我们会提到处理这两个问题的解决方案：过期Key处理和内存淘汰机制。

1. 过期Key处理

我们在学习Redis缓存的时候，肯定使用过“expire”命令给Redis的key设置TTL（过期时间），如下图：

可以发现，当给一个key设置TTL时，在规定时间内访问能得到value值，但是超过TTL后再访问就只能得到nil了。我们从感觉来看，好像超过TTL值后，key会被立即删除，但是真的是这样吗？

这里我们需要提到两种Key过期处理方法：

1.1 惰性删除

惰性删除是指并不是在TTL到期后就立刻删除，而是在访问一个key的时候，检查该key的存活时间，如果已经过期才执行删除。

这里我们查看Redis源码的时候也可以很明确看到有这个处理方式：

从上图可见：在Redis对一个Key进行读写操作时，会先进入一个“expirefNeeded”函数来判断key是否过期。如果没过期则退出该函数，返回0；过期则删除该Key，返回1。然后在接下来的流程中对expirefNeeded函数返回值进行判断，如果是0则进行接下来的一系列操作，如果是1则说明过期，返回null。

1.2 周期删除

周期删除：顾明思议是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的key，然后执行删除。从Redis源码可以看出，执行周期有两种：

①SLOW模式：Redis服务初始化函数initServer()中设置定时任务，按照server.hz的频率来执行过期key清理。SLOW模式的规则：

• 执行频率受server.hz影响，默认为10，即每秒执行10次，每个执行周期100ms。

• 执行清理耗时不超过一次执行周期的25%.默认slow模式耗时不超过25ms

• 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期

• 如果没达到时间上限（25ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

②FAST模式：Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数，执行过期key清理。FAST模式的规则：

• FAST模式规则（过期key比例小于10%不执行 ）：

• 执行频率受beforeSleep()调用频率影响，但两次FAST模式间隔不低于2ms

• 执行清理耗时不超过1ms

• 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期如果没达到时间上限（1ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

1.3 Redis过期Key处理模式

看完了上述两种过期key处理模式，理解的朋友肯定能看出这两种方式的优缺点了：

惰性删除：

• 优点：不用单独的有个方法不断运行去处理过期的Key，性能好。

• 缺点：如果某个数据量很大的key过期后一直没被访问，就会一直在Redis中，占用内存。

周期删除：

• 优点：不会存在Key过期后一直在Redis中占用内存的情况出现。

• 缺点：要不断扫描Redis中所有的Key，判断他们是否过期。如果此时Redis中有很多数据的话，会影响性能。

那么，Redis是采用哪种过期Key处理模式呢？显然，无论哪种都存在一定的缺点，当然也不否认有各自的优点。因此Redis采用二者相结合的模式：

• 惰性清理：每次查找key时判断是否过期，如果过期则删除

• 定期清理：定期抽样部分key，判断是否过期，如果过期则删除。

1.4 Redis存储结构

看完上文中的周期删除，我们会很好奇：Redis是如何知道某个Key有没有过期的呢？它难道把每个Key的TTL也挤下来了吗？这里我们不得不说Redis的数据存储库结构了。

Redis本身是一个典型的key-value内存存储数据库，因此所有的key、value都保存在Dict结构中。不过Redis本身有多个Dict，一个用来存储数据Key-Value，另一个用来存储每个Key的过期时间Key-TTL。这里我们通过查看Redis的源码，可以得到其数据库结构如下：

可见，Redis中有许多Dict结构，因此做周期删除的时候，只需要通过上图中指向存储

Key-TTL数据的Dict的指针“expires”即可。

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2. Redis内存回收-淘汰策略

内存淘汰：就是当Redis内存使用达到设置的上限时，主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程。

在Redis中支持八种内存淘汰策略：

• noeviction： 不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。

• volatile-ttl： 对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰

• allkeys-random：对全体key ，随机进行淘汰。

• volatile-random：对设置了TTL的key ，随机进行淘汰。

• allkeys-lru： 对全体key，基于LRU算法进行淘汰

• volatile-lru： 对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰

• allkeys-lfu： 对全体key，基于LFU算法进行淘汰

• volatile-lfu： 对设置了TTL的key，基于LFI算法进行淘汰

这里提到了两个淘汰算法：

• LRU（Least Recently Used），最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。

• LFU（Least Frequently Used），最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。