redis内存满了,会宕机吗？

Redis 数据库内存数据满了，会宕机吗？

答案是：不会让它出现存满的情况，在使用Redis的时候我们要配置Redis能使用的最大的内存大小，存到一定容量的时候还有Redis的内存淘汰策略呢，还有LRU算法进行淘汰，等等。。。

接下来一起探讨下，Redis的内存淘汰策略。

Redis占用内存大小

我们知道Redis是基于内存的key-value数据库，因为系统的内存大小有限，所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。

1、通过配置文件配置

//设置Redis最大占用内存大小为100M
maxmemory 100mb

redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的redis.conf文件，启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置文件的

2、通过命令修改

Redis支持运行时通过命令动态修改内存大小
//设置Redis最大占用内存大小为100M`

127.0.0.1:6379> config set maxmemory 100mb`

//获取设置的Redis能使用的最大内存大小`

127.0.0.1:6379> config get maxmemory`

如果不设置最大内存大小或者设置最大内存大小为0，在64位操作系统下不限制内存大小，在32位操作系统下最多使用3GB内存

Redis的内存淘汰策略

既然可以设置Redis最大占用内存大小，那么配置的内存就有用完的时候。那在内存用完的时候，还继续往Redis里面添加数据不就没内存可用了吗？

实际上Redis定义了几种策略用来处理这种情况：
noeviction(默认策略)：对于写请求不再提供服务，直接返回错误（DEL请求和部分特殊请求除外）
allkeys-lru：从所有key中使用LRU算法进行淘汰
volatile-lru：从设置了过期时间的key中使用LRU算法进行淘汰
allkeys-random：从所有key中随机淘汰数据
volatile-random：从设置了过期时间的key中随机淘汰
volatile-ttl：在设置了过期时间的key中，根据key的过期时间进行淘汰，越早过期的越优先被淘汰

当使用volatile-lru、volatile-random、volatile-ttl这三种策略时，如果没有key可以被淘汰，则和noeviction一样返回错误

如何获取及设置内存淘汰策略

//获取当前内存淘汰策略：
127.0.0.1:6379> config get maxmemory-policy

//通过配置文件设置淘汰策略（修改redis.conf文件）：
maxmemory-policy allkeys-lru

//通过命令修改淘汰策略：
127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy allkeys-lru` 

LRU算法

什么是LRU?

上面说到了Redis可使用最大内存使用完了，是可以使用LRU算法进行内存淘汰的，那么什么是LRU算法呢？

LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一个数据在最近一段时间没有被用到，那么将来被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。

LRU在Redis中的实现

近似LRU算法

Redis使用的是近似LRU算法，它跟常规的LRU算法还不太一样。近似LRU算法通过随机采样法淘汰数据，每次随机出5（默认）个key，从里面淘汰掉最近最少使用的key。
可以通过maxmemory-samples参数修改采样数量：例：maxmemory-samples 10 maxmenory-samples配置的越大，淘汰的结果越接近于严格的LRU算法
Redis为了实现近似LRU算法，给每个key增加了一个额外增加了一个24bit的字段，用来存储该key最后一次被访问的时间。

Redis3.0对近似LRU的优化

Redis3.0对近似LRU算法进行了一些优化。新算法会维护一个候选池（大小为16），池中的数据根据访问时间进行排序，第一次随机选取的key都会放入池中，随后每次随机选取的key只有在访问时间小于池中最小的时间才会放入池中，直到候选池被放满。当放满后，如果有新的key需要放入，则将池中最后访问时间最大（最近被访问）的移除。
当需要淘汰的时候，则直接从池中选取最近访问时间最小（最久没被访问）的key淘汰掉就行。

LFU算法

LFU算法是Redis4.0里面新加的一种淘汰策略。它的全称是Least Frequently Used，它的核心思想是根据key的最近被访问的频率进行淘汰，很少被访问的优先被淘汰，被访问的多的则被留下来。

LFU算法能更好的表示一个key被访问的热度。假如你使用的是LRU算法，一个key很久没有被访问到，只刚刚是偶尔被访问了一次，那么它就被认为是热点数据，不会被淘汰，而有些key将来是很有可能被访问到的则被淘汰了。如果使用LFU算法则不会出现这种情况，因为使用一次并不会使一个key成为热点数据。

LFU一共有两种策略：

volatile-lfu：在设置了过期时间的key中使用LFU算法淘汰key
allkeys-lfu：在所有的key中使用LFU算法淘汰数据
设置使用这两种淘汰策略跟前面讲的一样，不过要注意的一点是这两周策略只能在Redis4.0及以上设置，如果在Redis4.0以下设置会报错

缓存过期机制(目前，Redis采用的是惰性删除+定期删除的方案)

1.（主动）定期删除

（主动）定期删除，Redis会抽查随机的key，默认1秒十次，一旦抽查的key过期了，就会给删除，配置的属性在redis.conf中，hz等于10，表示1秒抽查10次

online - 中青号 - 自媒体:0>config get hz
 1)  "hz"
 2)  "10"

2.（被动）惰性删除

（被动）惰性删除，key到期后不去主动检测，而是请求访问到这个key之后，会检查下是否过期，这样就不会太消耗CPU资源，缺点是一直占用着内存

3.定时器（弊端多）

如果key被设置了过期时间，那么便为key创建一个定时器，在缓存键到期的时候，触发一个任务，将该key对应的缓存删除。虽然能保证key对应的键在到达指定的时间时删除并释放缓存占用的内存，但是这种处理方案会创建非常多的定时器，定时器本身会占用非常多的资源，如果遇上缓存雪崩，定时任务在同一时间点被触发，那么在这一时间点会占用非常多的CPU资源

定期删除

先说一下时间事件，对于持续运行的服务器来说， 服务器需要定期对自身的资源和状态进行必要的检查和整理， 从而让服务器维持在一个健康稳定的状态， 这类操作被统称为常规操作（cron job）
在 Redis 中， 常规操作由 redis.c/serverCron 实现， 它主要执行以下操作

• 更新服务器的各类统计信息，比如时间、内存占用、数据库占用情况等。
• 清理数据库中的过期键值对。
• 对不合理的数据库进行大小调整。
• 关闭和清理连接失效的客户端。
• 尝试进行 AOF 或 RDB 持久化操作。
• 如果服务器是主节点的话，对附属节点进行定期同步。
• 如果处于集群模式的话，对集群进行定期同步和连接测试。
  Redis 将 serverCron 作为时间事件来运行， 从而确保它每隔一段时间就会自动运行一次， 又因为 serverCron 需要在 Redis 服务器运行期间一直定期运行， 所以它是一个循环时间事件： serverCron 会一直定期执行，直到服务器关闭为止。

在 Redis 2.6 版本中， 程序规定 serverCron 每秒运行 10 次， 平均每 100 毫秒运行一次。 从 Redis 2.8 开始， 用户可以通过修改 hz选项来调整 serverCron 的每秒执行次数， 具体信息请参考 redis.conf 文件中关于 hz 选项的说明也叫定时删除，这里的“定期”指的是Redis定期触发的清理策略，由位于src/redis.c的activeExpireCycle(void)函数来完成。

serverCron是由redis的事件框架驱动的定位任务，这个定时任务中会调用activeExpireCycle函数，针对每个db在限制的时间REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_LIMIT内迟可能多的删除过期key，之所以要限制时间是为了防止过长时间 的阻塞影响redis的正常运行。这种主动删除策略弥补了被动删除策略在内存上的不友好。

因此，Redis会周期性的随机测试一批设置了过期时间的key并进行处理。测试到的已过期的key将被删除。典型的方式为,Redis每秒做10次如下的步骤：

1. 随机测试100个设置了过期时间的key
2. 删除所有发现的已过期的key
3. 若删除的key超过25个则重复步骤1
   这是一个基于概率的简单算法，基本的假设是抽出的样本能够代表整个key空间，redis持续清理过期的数据直至将要过期的key的百分比降到了25%以下。这也意味着在任何给定的时刻已经过期但仍占据着内存空间的key的量最多为每秒的写操作量除以4.
   Redis-3.0.0中的默认值是10，代表每秒钟调用10次后台任务。
   除了主动淘汰的频率外，Redis对每次淘汰任务执行的最大时长也有一个限定，这样保证了每次主动淘汰不会过多阻塞应用请求，以下是这个限定计算公式：

#define ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 25 /* CPU max % for keys collection */  
...  
timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;

hz调大将会提高Redis主动淘汰的频率，如果你的Redis存储中包含很多冷数据占用内存过大的话，可以考虑将这个值调大，但Redis作者建议这个值不要超过100。我们实际线上将这个值调大到100，观察到CPU会增加2%左右，但对冷数据的内存释放速度确实有明显的提高（通过观察keyspace个数和used_memory大小）。
可以看出timelimit和server.hz是一个倒数的关系，也就是说hz配置越大，timelimit就越小。换句话说是每秒钟期望的主动淘汰频率越高，则每次淘汰最长占用时间就越短。这里每秒钟的最长淘汰占用时间是固定的250ms（1000000ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/100），而淘汰频率和每次淘汰的最长时间是通过hz参数控制的。
从以上的分析看，当redis中的过期key比率没有超过25%之前，提高hz可以明显提高扫描key的最小个数。假设hz为10，则一秒内最少扫描200个key（一秒调用10次每次最少随机取出20个key），如果hz改为100，则一秒内最少扫描2000个key；另一方面，如果过期key比率超过25%，则扫描key的个数无上限，但是cpu时间每秒钟最多占用250ms。
当REDIS运行在主从模式时，只有主结点才会执行上述这两种过期删除策略，然后把删除操作”del key”同步到从结点。
这里提一句，实际上redis根本就不会准确的将整个数据库中最久未被使用的键删除，而是每次从数据库中随机取5个键并删除这5个键里最久未被使用的键。上面提到的所有的随机的操作实际上都是这样的，这个5可以用过redis的配置文件中的maxmemeory-samples参数配置。