Redis内存满了怎么办？让你玩懂8种内存淘汰策略

Redis内存满了怎么办？让你玩懂8种内存淘汰策略

简介

我们知道redis是一个非常常用的内存型数据库，数据从内存中读取是它非常高效的原因之一，那么但是如果有一天，「redis分配的内存满了怎么办」?遇到这个面试题不要慌，这种问题我们分为两角度回答就可以：

「redis会怎么做」?「我们可以怎么做」?

增加redis可用内存

这种方法很暴力，也很好用，我们直接通过增加redis的可用内存就可以了， 有两种方式

「通过配置文件配置」

//设置redis最大占用内存大小为1000M   maxmemory 1000mb

通过在redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小

「通过命令修改」

//设置redis最大占用内存大小为1000M   127.0.0.1:6379> config set maxmemory 1000mb

redis支持运行时通过命令动态修改内存大小

这种方法是立竿见影的，reids 内存总归受限于机器的内存，也不能无限制的增长，那么如果没有办法再增加 redis 的可用内存怎么办呢?

内存淘汰策略

实际上Redis定义了「8种内存淘汰策略」用来处理redis内存满的情况：

1.noeviction：直接返回错误，不淘汰任何已经存在的redis键

2.allkeys-lru：所有的键使用lru算法进行淘汰

3.volatile-lru：有过期时间的使用lru算法进行淘汰

4.allkeys-random：随机删除redis键

5.volatile-random：随机删除有过期时间的redis键

6.volatile-ttl：删除快过期的redis键

7.volatile-lfu：根据lfu算法从有过期时间的键删除

8.allkeys-lfu：根据lfu算法从所有键删除

这些内存淘汰策略都很好理解，我们着重讲解一下lru，lfu，ttl是怎么去实现的

lru的最佳实践?

lru是Least Recently Used的缩写,也就是「最近很少使用」,也可以理解成最久没有使用。最近刚刚使用过的，后面接着会用到的概率也就越大。由于内存是非常金贵的，导致我们可以存储在缓存当中的数据是有限的。比如说我们固定只能存储1w条，当内存满了之后，缓存每插入一条新数据，都要抛弃一条最长没有使用的旧数据。我们把上面的内容整理一下，可以得到几点要求：

「1.保证其的读写效率，比如读写的复杂度都是O(1)」「2.当一条数据被读取，将它最近使用的时间更新」「3.当插入一条新数据的时候，删除最久没有使用过的数据」

所以我们要尽可能的保证查询效率很高，插入效率很高，我们知道如果只考虑查询效率，那么hash表可能就是最优的选择，如果只考虑插入效率，那么链表必定有它的一席之地。

但是这两种数据结构单独使用，都有它的弊端，那么说，有没有一种数据结构，既能够保证查询效率，又能够保证插入效率呢?于是 hash+链表这种结构出现了

hash表用来查询在链表中的数据位置，链表负责数据的插入 当新数据插入到链表头部时有两种情况;

1.当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。 这个比较简单，直接将链表尾部指针抹去，并且清除对应hash中的信息就好了2.每当缓存命中(即缓存数据被访问)，则将数据移到链表头部; 这种情况我们发现，如果命中到链表中间节点，我们需要做的是1).将该节点移到头节点2).「将该节点的上一个节点的下一个节点，设置为该节点的下一个节点」，这里就会有一个问题，我们无法找到该节点的上一个节点，因为是单向链表，所以，新的模型产生了。

这时双向链表的作用也提现出来了。能直接定位到父节点。这效率就很高了。而且由于双向链表有尾指针，所以剔除最后的尾节点也十分方便，快捷

所以最终的解决方案就是采用「哈希表+双向链表」的结构

lfu的最佳实践?

LFU:Least Frequently Used，最不经常使用策略,在一段时间内,数据被「使用频次最少」的,优先被淘汰。最少使用(LFU)是一种用于管理计算机内存的缓存算法。主要是记录和追踪内存块的使用次数,当缓存已满并且需要更多空间时，系统将以最低内存块使用频率清除内存.采用LFU算法的最简单方法是为每个加载到缓存的块分配一个计数器。每次引用该块时，计数器将增加一。当缓存达到容量并有一个新的内存块等待插入时，系统将搜索计数器最低的块并将其从缓存中删除。

这里我们提出一种达到 O(1) 时间复杂度的 LFU 实现方案，它支持的操作包括插入、访问以及删除

如图：

由两个双向链表+哈希表组成，上方的双向链表用来计数，下方的双向链表用来记录存储的数据，该链表的头节点存储了数字，哈希表的value对象记录下方双向链表的数据 我们这里按照插入的流程走一遍:

将需要存储的数据插入在hash表中「存在」，找到对应的下方双向链表，将该节点的上一个节点和该节点的下一个节点相连(这里可能只有自己，直接移除就好)，然后判断自己所在上方双向链表的计数是否比当前计数大1 「如果是」，则将自己移到该上方双向链表，并且「判断该双向链表下是否还有元素」，如果没有，则要删除该节点「如果不是或者该上方双向列表无下个节点」则新加节点，将计数设为当前计数+1在hash表「不存在」，将数据存入hash表，将数据与双向链表的头节点相连(这里有可能链表未初始化)

这样当查找，插入时效率都为O(1)

redis TTL 是怎么实现的?

TTL存储的数据结构

redis针对TTL时间有专门的dict进行存储，就是redisDb当中的dict *expires字段，dict顾名思义就是一个hashtable，key为对应的rediskey，value为对应的TTL时间。?dict的数据结构中含有2个dictht对象，主要是为了解决hash冲突过程中重新hash数据使用。

TTL 设置过期时间

TTL设置key过期时间的方法主要是下面4个：

expire 按照相对时间且以秒为单位的过期策略expireat 按照绝对时间且以秒为单位的过期策略pexpire 按照相对时间且以毫秒为单位的过期策略pexpireat 按照绝对时间且以毫秒为单位的过期策略

{"expire",expireCommand,3,"w",0,NULL,1,1,1,0,0}, {"expireat",expireatCommand,3,"w",0,NULL,1,1,1,0,0}, {"pexpire",pexpireCommand,3,"w",0,NULL,1,1,1,0,0}, {"pexpireat",pexpireatCommand,3,"w",0,NULL,1,1,1,0,0},

expire expireat pexpire pexpireat

从实际设置过期时间的实现函数来看，相对时间的策略会有一个当前时间作为基准时间，绝对时间的策略会「以0作为一个基准时间」。

void expireCommand(redisClient *c) {     expireGenericCommand(c,mstime(),UNIT_SECONDS); }  void expireatCommand(redisClient *c) {     expireGenericCommand(c,0,UNIT_SECONDS); }  void pexpireCommand(redisClient *c) {     expireGenericCommand(c,mstime(),UNIT_MILLISECONDS); }  void pexpireatCommand(redisClient *c) {     expireGenericCommand(c,0,UNIT_MILLISECONDS); }

整个过期时间最后都会换算到绝对时间进行存储，通过公式基准时间+过期时间来进行计算。?对于相对时间而言基准时间就是当前时间，对于绝对时间而言相对时间就是0。?中途考虑设置的过期时间是否已经过期，如果已经过期那么在master就会删除该数据并同步删除动作到slave。?正常的设置过期时间是通过setExpire方法保存到 dict *expires对象当中。

/*  * * 这个函数是 EXPIRE 、 PEXPIRE 、 EXPIREAT 和 PEXPIREAT 命令的底层实现函数。 * * 命令的第二个参数可能是绝对值，也可能是相对值。 * 当执行 *AT 命令时， basetime 为 0 ，在其他情况下，它保存的就是当前的绝对时间。 * * unit 用于指定 argv[2] （传入过期时间）的格式， * 它可以是 UNIT_SECONDS 或 UNIT_MILLISECONDS ， * basetime 参数则总是毫秒格式的。 */ void expireGenericCommand(redisClient *c, long long basetime, int unit) {    robj *key = c->argv[1], *param = c->argv[2];    long long when; /* unix time in milliseconds when the key will expire. */     // 取出 when 参数    if (getLongLongFromObjectOrReply(c, param, &when, NULL) != REDIS_OK)        return;     // 如果传入的过期时间是以秒为单位的，那么将它转换为毫秒    if (unit == UNIT_SECONDS) when *= 1000;    when += basetime;     /* No key, return zero. */    // 取出键    if (lookupKeyRead(c->db,key) == NULL) {        addReply(c,shared.czero);        return;    }     /*      * 在载入数据时，或者服务器为附属节点时，     * 即使 EXPIRE 的 TTL 为负数，或者 EXPIREAT 提供的时间戳已经过期，     * 服务器也不会主动删除这个键，而是等待主节点发来显式的 DEL 命令。     *     * 程序会继续将（一个可能已经过期的 TTL）设置为键的过期时间，     * 并且等待主节点发来 DEL 命令。     */    if (when <= mstime() && !server.loading && !server.masterhost) {         // when 提供的时间已经过期，服务器为主节点，并且没在载入数据         robj *aux;         redisAssertWithInfo(c,key,dbDelete(c->db,key));        server.dirty++;         /* Replicate/AOF this as an explicit DEL. */        // 传播 DEL 命令        aux = createStringObject("DEL",3);         rewriteClientCommandVector(c,2,aux,key);        decrRefCount(aux);         signalModifiedKey(c->db,key);        notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_GENERIC,"del",key,c->db->id);         addReply(c, shared.cone);         return;    } else {         // 设置键的过期时间        // 如果服务器为附属节点，或者服务器正在载入，        // 那么这个 when 有可能已经过期的        setExpire(c->db,key,when);         addReply(c,shared.cone);         signalModifiedKey(c->db,key);        notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_GENERIC,"expire",key,c->db->id);         server.dirty++;         return;    } }   setExpire函数主要是对db->expires中的key对应的dictEntry设置过期时间。  /* * 将键 key 的过期时间设为 when */ void setExpire(redisDb *db, robj *key, long long when) {     dictEntry *kde, *de;     /* Reuse the sds from the main dict in the expire dict */    // 取出键    kde = dictFind(db->dict,key->ptr);     redisAssertWithInfo(NULL,key,kde != NULL);     // 根据键取出键的过期时间    de = dictReplaceRaw(db->expires,dictGetKey(kde));     // 设置键的过期时间    // 这里是直接使用整数值来保存过期时间，不是用 INT 编码的 String 对象    dictSetSignedIntegerVal(de,when); }

redis什么时候执行淘汰策略?

在redis种有三种删除的操作此策略

定时删除：对于设有过期时间的key，时间到了，定时器任务立即执行删除 因为要维护一个定时器，所以就会占用cpu资源，尤其是有过期时间的redis键越来越多损耗的性能就会线性上升惰性删除：每次只有再访问key的时候，才会检查key的过期时间，若是已经过期了就执行删除。 这种情况只有在访问的时候才会删除，所以有可能有些过期的redis键一直不会被访问，就会一直占用redis内存定期删除：每隔一段时间，就会检查删除掉过期的key。 这种方案相当于上述两种方案的折中，通过最合理控制删除的时间间隔来删除key，减少对cpu的资源的占用消耗，使删除操作合理化。

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