【Redis高级】 删除策略

1.过期数据

Redis中的数据特征
Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态

  • 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

2.数据删除策略

  1. 定时删除
  2. 惰性删除
  3. 定期删除

时效性数据的存储结构

  • Redis中的数据,在expire中以哈希的方式保存在其中。其value是数据在内存中的地址,filed是对应的生命周期
    在这里插入图片描述

数据删除策略的目标
在内存占用与CPU占用之间寻找一种平衡,顾此失彼都会造成整体redis性能的下降,甚至引发服务器宕机或内存泄露

三种删除策略
(1)定时删除

  • 创建一个定时器,当key设置有过期时间,且过期时间到达时,由定时器任务立即执行对键的删除操作

  • 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,无论CPU此时负载量多高,均占用CPU,会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量

  • 总结:用处理器性能换取存储空间 (拿时间换空间

(2)惰性删除

  • 数据到达过期时间,不做处理。等下次访问该数据时
    如果未过期,返回数据
    发现已过期,删除,返回不存在
  • 优点:节约CPU性能,发现必须删除的时候才删除
  • 缺点:内存压力很大,出现长期占用内存的数据
  • 总结:用存储空间换取处理器性能 (拿空间换时间

(3)定期删除
在这里插入图片描述

  • 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
  • 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
  • 总结:周期性抽查存储空间 (随机抽查,重点抽查)

3、逐出算法

当新数据进入redis时,如果内存不足怎么办?

  • Redis使用内存存储数据,在执行每一个命令前,会调用freeMemoryIfNeeded()检测内存是否充足。如果内存不满足新加入数据的最低存储要求,redis要临时删除一些数据为当前指令清理存储空间。清理数据的策略称为逐出算法
  • 注意:逐出数据的过程不是100%能够清理出足够的可使用的内存空间,如果不成功则反复执行。当对所有数据尝试完毕后,如果不能达到内存清理的要求,将出现错误信息。

影响数据逐出的相关配置

  • 最大可使用内存
maxmemory

占用物理内存的比例,默认值为0,表示不限制。生产环境中根据需求设定,通常设置在50%以上。

  • 每次选取待删除数据的个数
maxmemory-samples

选取数据时并不会全库扫描,导致严重的性能消耗,降低读写性能。因此采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据

  • 删除策略
maxmemory-policy

达到最大内存后的,对被挑选出来的数据进行删除的策略

影响数据逐出的相关配置
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