Redis删除策略

卑微小吴励志写博客第29天。

删除策略

过期删除

redis中的数据特征

• redis是一种内存级数据库，所有的数据均存储在内存中，通过TTL指令可以查看数据的状态。
  xx:具有时效性的数据
  -1：代表永久性数据
  -2：已经过期的数据 或 已经删除了的数据 或 未定义的数据

已经过期的数据真的被删除了吗？

redis让cpu处理很多指令的时候，cpu一下子处理不过来，但是删除的操作又没那么重要。所以就先没删，继续保存在内存中，什么时候删除呢？这就是redis的删除策略做的事，redis有三种删除策略。

时效性数据的存储结构

expires空间相当于是redis开辟的一个存放值的地址和对应过期时间的空间，删除策略相当于是维护下面这个空间中的东西，上面存的值不变。

删除策略的目标
在内存和cpu占用之间找到一个平衡，顾此失彼会造成整个redis的性能下降，甚至引发服务器宕机或者内存泄露。
就是在cpu闲的时候把那些过期的数据删除，忙的时候就不占用cpu了。

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，由定时器立即执行对key的删除。
• 
  到点了就干掉expires中和上面的key值。用处理器性能换内存空间。

优点：

• 节约内存，到点了就立即释放掉不必要的内存空间。

缺点

• cpu的压力会很大，不会考虑删除的时候cpu是否空闲，会影响redis服务器的响应时间和吞吐量。

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，发现未过期，则返回值；发现已经过期，删除（删除expires空间和key值），并返回不存在。

优点

• 节约cpu性能，当数据必须删除的时候才删除。

缺点

• 内存压力很大，出现过期数据会长期占用内存的情况。

其实就是拿内存换cpu性能。

3、定期删除

上面的两种方案都比较极端，要么牺牲空间，要么牺牲时间。有没有这种的方案？

• 周期性轮询redis库中的时效性数据，采用随机抽取策略，利用过期数据占比的方式控制删除的频度。

特点
1、CPU性能占用设置了峰值，检测频度可以自己配置。
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）。
redis内部用的是惰性删除和定期删除。

逐出算法

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，在执行每一条命令前，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。
注意
逐出数据的过程不是100%能成功，如果执行一次后内存任然无法到达要求，会再次执行，如果对所有数据尝试完毕后，还是不是达到内存的要求，会爆出错误。

影响数据逐出的相关配置

数据逐出策略配置依据

• 使用info命令输出监控信息，查询缓存hit和miss的次数，根据业务需求调优Redis配置。