Redis的过期策略和内存淘汰机制

文章目录

  • 前言
  • 一、Redis的过期策略
    • 1.1 定期删除
    • 1.2 惰性删除
  • 二、内存淘汰机制
    • 2.1 淘汰机制
    • 2.2 LRU算法

前言

Redis是基于内存存储数据的,相比MySQL能减少磁盘IO操作所带来的性能开销,但内存是有限的,例如Redis内存仅8G,你写入了10G,这个时候就需要清理掉2G数据,保留8G数据。那应该保留哪些数据,清除哪些数据,为什么有些数据过期了还占用着内存?这都是由Redis的过期策略来决定的。

一、Redis的过期策略

Redis的过期策略包含两种:定期删除和惰性删除。

1.1 定期删除

定期删除指的是Redis默认是每隔100ms随机抽取一些设置了过期时间的key,检查是否过期,如果过期就删除。

假设Redis里放了50W个key,都设置了过期时间,Redis每隔几百毫秒检查全部的key,那Redis很有可能就挂了,CPU负载会很高,都消耗在检查过期的key上。这里不是每隔100ms就遍历检查所有过期时间的key,那样就是一场性能灾难。实际上redis是每隔100ms就随机抽取一些key来检查和删除的。

1.2 惰性删除

惰性删除是指在你获取某个key的时候,redis会检查这个key如果设置了过期时间并且已经过期了,此时就会删除,不会返回任何数据。

​但是这样还有问题:如果定期删除漏掉了很多过期的key,然后你没及时去查,所以没走惰性删除。此时依旧有可能大量过期的key堆积在内存里,导致内存耗尽。

​ 这个时候就需要内存淘汰机制了。

二、内存淘汰机制

2.1 淘汰机制

  1. noeviction: 当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。这个一般很少用。
  2. allkeys-lru: 当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,移除最近最少使用的key,这个是最常用的。
  3. allkeys-random: 当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间中,随机移除某个key。
  4. volatile-lru: 当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。
  5. volatile-random: 当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。
  6. volatile-ttl: 当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。

2.2 LRU算法

上面的内存淘汰机制中,用到的是LRU算法:最近最少使用策略。实现LRU算法,大概的思路如下:

​维护一个有序单链表,越靠近链表尾部的节点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时,我们从链表头开始顺序遍历链表:

  1. 如果此数据之前已经被缓存在链表中了,我们遍历得到这个数据对应的节点,并将其从原来的位置删除,然后再插入到链表的头部。

  2. 如果此数据没有在缓存链表中,又可以分为两种情况:
    1.如果此时缓存未满,则将此节点直接插入到链表的头部;
    2.如果此时缓存已满,则链表尾节点删除,将新的数据节点插入链表的头部。

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