猿创征文｜Redis删除策略

た入场券 2024-04-21 08:04 90阅读 0赞

> #### ✨ Redis删除策略 ####
> 
>  *  过期数据
>  *   *  Redis中的数据特征
>      *  过期数据是否被真正删除
>  *  Redis删除策略
>  *   *  时效性数据的存储结构
>      *  定时删除
>      *  惰性删除
>      *  定期删除
>  *  逐出算法
>  *   *  基本介绍
>      *  相关配置
>      *  相关算法
> 
>   
> **?个人主页:[不断前进的皮卡丘][Link 1]**  
> **?博客描述:梦想也许遥不可及，但重要的是追梦的过程，用博客记录自己的成长，记录自己一步一步向上攀登的印记**  
> **?个人专栏:[微服务专栏][Link 2]**

## 过期数据 ##

### Redis中的数据特征 ###

*  Redis是内存级别的数据库，所有的数据都是存储在内存中，内存中的数据我们可以通过TTL来获取数据的状态
 *  TTL key
    
     *  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，或者是被删除的数据，或者是没有被定义的数据

### 过期数据是否被真正删除 ###

> **其实，可能大家会有一种疑惑，就是说那些过期的数据是真的被删除了吗。就像平时在生活中父母让我们倒垃圾，我们会说好的，马上就去倒垃圾，但是很经常都是等一会时间才去倒垃圾。那么，Redis会不会也和我们一样，有懒惰心理呢?**

> **假设现在Redis要处理一个数据，当它发出指令给CPU的时候，这个时候CPU觉得还挺OK，没有什么压力。但是，如果Redis要处理很多的数据，这个时候命令很多，CPU就会觉得压力挺大的，CPU的性能就会降低，此时，Redis就会和CPU说，先把正事给做了，那些过期数据先不着急处理，set,get等命令要先进行处理。也就是说那些过期的数据可能还是先存放在内存里面的，等到真正要删除的时候，才把过期数据从内存中删除。**

## Redis删除策略 ##

> **我们肯定是希望当CPU忙的时候，就不要再给它添加太多的压力，所以尽可能让CPU在空闲的时候，来处理那些过期的数据。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**

### 时效性数据的存储结构 ###

![在这里插入图片描述][e9572ad975884bc8b20f1d23a725ad5b.png]

### 定时删除 ###

> 1️⃣**定时删除就是创建一个定时器，然后我们对key设置一个有效时间，当有效时间到的时候，定时器任务就会马上对key进行删除。  
> 2️⃣这种删除方法可以节约内存空间，因为它可以很快释放掉不需要的内存占用，但是这样做也会导致CPU的压力很大，影响redis服务器响应时间和指令吞吐量。  
> 3️⃣这种方法是以时间换空间(存储性能换存储空间）**  
> ![在这里插入图片描述][bddf26f0b81442bdbaabdfe10ff1cae1.png]

### 惰性删除 ###

> ?**惰性删除其实和我们现实生活中做的很多事情很像，事情没有马上做，而是拖延一定时间再去做。  
> ?当数据到达过期时间的时候，并不着急做处理，等到下次再访问这个数据的时候，如果说这个数据还没有过期，就返回这个数据。如果说这个数据已经过期了，那么就把这个数据删除，然后返回不存在。  
> ?这种删除策略的好处就是可以节约CPU性能，等到必须删除的时候才删除，不过这样子的话，会导致内存压力很大，内存里面有很多不必要的数据  
> ?这种策略是用存储空间换处理器性能(空间换时间)**  
> ![在这里插入图片描述][3e734747b57845479a01f601c7d1f1e8.png]

### 定期删除 ###

> **定期删除策略每隔一段时间执行一次删除过期键操作，并通过限制删除操作执行时长和频率来减少删除操作对CPU时间的影响。除此之外，通过定期删除过期键，定期删除策略有效的减少了因为过期键而带来的内存浪费。**  
> ![在这里插入图片描述][285f0b01106449feb86c3c284ad85505.png]  
> **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）**

## 逐出算法 ##

### 基本介绍 ###

> ?**上面讲的三种删除策略是基于数据库中key的有效时间有关的，如果说有新的数据要进入redis,但是内存不足怎么办？  
> ?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。  
> ?(error) OOM command not allowed when used memory >'maxmemory‘**

### 相关配置 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>命令</th> 
   <th>功能描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>maxmemory</td> 
   <td>最大可用内存，占用物理内存的比例默认是0，表示不限制。生存环境中根据实际需要来设置，一般设置在50%以上</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>maxmemory-samples</td> 
   <td>每次选取待删除数据的个数，选数据的时候不会全数据库扫描，这样会导致性能严重消耗，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</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>maxmemory-policy</td> 
   <td>删除策略，达到最大内存以后，对被挑选出来的数据进行删除的策略</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 相关算法 ###

![在这里插入图片描述][99df379e796b4b36b0bded52d637b5b0.png]  
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

[Link 1]: https://blog.csdn.net/qq_52797170?spm=1010.2135.3001.5343
[Link 2]: https://blog.csdn.net/qq_52797170/category_11917770.html?spm=1001.2014.3001.5482
[e9572ad975884bc8b20f1d23a725ad5b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/7b8b3b1a88b4433a835db735fa95962f.png
[bddf26f0b81442bdbaabdfe10ff1cae1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/370ef7926b7c4cb985de064cc7c6c141.png
[3e734747b57845479a01f601c7d1f1e8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/8952c9c5290f435ba54485f450edba74.png
[285f0b01106449feb86c3c284ad85505.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/a0c1934deb0840af979c663e9123be01.png
[99df379e796b4b36b0bded52d637b5b0.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/21/f91563ae6433438eae0d539f3019910e.png