Redis緩存過期與記憶體淘汰

• Redis中有個設定時間過期的功能，即對存儲在redis 資料庫中的值可以設定一個過期時間，到了過期時間，key會被删除
• 如果記憶體空間滿了，再往Redis裡面插入資料，就會觸發緩存淘汰機制

緩存過期政策

作為一個緩存資料庫，這是非常實用的。我們set key的時候，都可以給一個expire_time, 就是過期時間，通過過期時間我們可以指定這個key可以存活的時間。

那麼，到了過期時間後，這些key是怎麼被删除的呢？

• 緩存過期是在 Key 超過 expire_time 後，從記憶體中删除，減少記憶體空間的占用
• 不同政策的定義、優點和缺點都是不同的。Redis 的過期政策主要有三種實作方式：

定時删除：

對于每一個有過期時間的 Key，建立一個定時器，到過期時間後立即删除；

• 優點：儲存記憶體可以盡快釋放，減少過期 Key 對記憶體空間的占用；
• 缺點：占用大量的 CPU 資源去處理定時器，影響緩存的吞吐量，這和 Redis 設計追求性能的設定不符，是以一般不會采用這種政策。

惰性删除：

過期的 Key 不做處理，隻有當通路這個 Key 時才會判斷是否過期，過期則删除；

• 優點：删除操作隻有在訪存的時候才可能執行，對 CPU 的占用做到了最小。
• 缺點：如果記憶體中大量的 Key 均過期，且一段時間内沒有被通路，會占用大量記憶體。

定期删除：

每隔一段時間(預設100ms)全量掃描設定了過期時間的 Key，如果失效則從記憶體中删除，否則不做處理；

• 優點：通過限制定時的頻率，來減少對 CPU 的占用和對記憶體的占用；
• 缺點：作為一種折中的方案，在記憶體友好方面，不如定時删除政策；在 CPU 友好方面，不如惰性删除。使用時的表現非常依賴配置的定期頻率。

記憶體淘汰機制

但是僅僅通過設定過期時間還是有問題的。如果定期删除漏掉了很多過期key,然後你也

沒及時去查，也就沒走惰性删除，此時會有大量過期key堆積在記憶體裡，導緻redis記憶體耗

盡了

redis記憶體淘汰機制就橫空出世了，緩存過期政策和記憶體淘汰機制是非常容易混淆的兩個概念，兩者的目的是不同的。

• 緩存過期政策：針對過期 Key ，從記憶體中移除的方式。
• 記憶體淘汰機制：針對 Redis 記憶體不足時，業務還在繼續往 Redis 追加内容，如何處理已有的内容。

八種淘汰政策

• volatile-lru：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的鍵空間中，移除最近最少使用的 key；
• allkeys-lru：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在鍵空間中，移除最近最少使用的 key；
• volatile-lfu：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在過期密集的鍵中，使用 LFU 算法進行删除 key；
• allkeys-lfu：當記憶體不足以容納新寫入資料時，對所有的 key 執行 LFU 算法篩選過期；
• volatile-random：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期的鍵中，随機删除一個 key；
• allkeys-random：當記憶體不足以容納新寫入資料時，随機删除一個或者多個 key；
• volatile-ttl：當記憶體不足以容納新寫入資料時，在設定了過期時間的鍵空間中，有更早過期時間的 key 優先移除；
• noeviction：當記憶體不足以容納新寫入資料時，新寫入操作直接報錯，無法寫入。

上述算法按照特性可以分為幾類：LRU/LFU 算法、随機删除算法、優先淘汰曆史資料算法、報錯處理算法。目前主流是使用 LRU 算法

• Redis 用作持久化資料庫，不配置緩存過期時間，采用 allkeys-lru ；
• Redis 作為緩存資料庫，配置了 Key 過期時間，采用 volatile-lru 算法。

LRU算法

LRU（Least Recently Used，最近最少使用算法）是最常見的緩存淘汰算法，核心思想是 “如果資料最近被通路過，那麼将來被通路的可能性也更高”。

算法思想

• 新資料直接插入到連結清單頭部；
• 每當緩存命中（即緩存資料被通路），則将被命中的資料移到連結清單頭部；
• 當連結清單滿的時候，将連結清單尾部的資料丢棄。

  

總結，越靠近連結清單頭部的資料越是不容易被淘汰，越靠近連結清單尾部的資料越是容易淘汰。