浅谈Redis内存回收策略
Redis的内存回收机制主要体现在以下两个方面:
- 删除到达过期时间的键对象。
- 内存使用达到
maxmemory
上限时触发内存溢出控制策略。
过期删除策略
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。
设置Redis键过期时间
先回顾一下Redis 提供的设置过期时间的命令:
- EXPIRE :表示将键 key 的生存时间设置为 ttl 秒。
- PEXPIRE :表示将键 key 的生存时间设置为 ttl 毫秒。
- EXPIREAT :表示将键 key 的生存时间设置为 timestamp 所指定的秒数时间戳。
- PEXPIREAT :表示将键 key 的生存时间设置为 timestamp 所指定的毫秒数时间戳。
在Redis内部实现中,前面三个设置过期时间的命令最后都会转换成最后一个PEXPIREAT 命令来完成。
其他相关命令还有:
- 移除键的过期时间 PERSIST :表示将key的过期时间移除。
- 返回键的剩余生存时间
- TTL :以秒的单位返回键 key 的剩余生存时间。
- PTTL :以毫秒的单位返回键 key 的剩余生存时间。
在Redis内部,每当我们设置一个键的过期时间时,Redis就会将该键带上过期时间存放到一个过期字典中。当我们查询一个键时,Redis便首先检查该键是否存在过期字典中,如果存在,那就获取其过期时间。然后将过期时间和当前系统时间进行比对,比系统时间大,那就没有过期;反之判定该键过期。
此外:
对于字符串类型键,执行set命令会去掉过期时间,这个问题很容易在开发中被忽视
如下是Redis源码中,set命令的函数setKey,可以看到最后执行了removeExpire(db,key)
函数去掉了过期时间:
void setKey(redisDb *db, robj *key, robj *val) { if (lookupKeyWrite(db,key) == NULL) { dbAdd(db,key,val); } else { dbOverwrite(db,key,val); } incrRefCount(val); // 去掉过期时间 removeExpire(db,key); signalModifiedKey(db,key); }
- Redis不支持二级数据结构(例如哈希、列表)内部元素的过期功能,例如不能对列表类型的一个元素做过期时间设置。
- setex命令作为set+expire的组合,不但是原子执行,同时减少了一次网络通讯的时间。
过期删除策略
通常删除某个key,我们有如下三种方式进行处理
1 定时删除
在设置某个key 的过期时间同时,我们创建一个定时器,让定时器在该过期时间到来时,立即执行对其进行删除的操作。
- 优点:定时删除对内存是最友好的,能够保存内存的key一旦过期就能立即从内存中删除。
- 缺点:对CPU最不友好,在过期键比较多的时候,删除过期键会占用一部分 CPU 时间,对服务器的响应时间和吞吐量造成影响。
2 惰性删除(Lazy delete)
设置该key 过期时间后,我们不去管它,当需要该key时,我们在检查其是否过期,如果过期,我们就删掉它,反之返回该key。
- 优点:对 CPU友好,我们只会在使用该键时才会进行过期检查,对于很多用不到的key不用浪费时间进行过期检查。
- 缺点:对内存不友好,如果一个键已经过期,但是一直没有使用,那么该键就会一直存在内存中,如果数据库中有很多这种使用不到的过期键,这些键便永远不会被删除,内存永远不会释放。从而造成内存泄漏。
3 定期删除
每隔一段时间,我们就对一些key进行检查,删除里面过期的key。
优点:可以通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 的影响。另外定期删除,也能有效释放过期键占用的内存。
缺点:难以确定删除操作执行的时长和频率。
- 如果执行的太频繁,定期删除策略变得和定时删除策略一样,对CPU不友好。
- 如果执行的太少,那又和惰性删除一样了,过期键占用的内存不会及时得到释放。
- 另外最重要的是,在获取某个键时,如果某个键的过期时间已经到了,但是还没执行定期删除,那么就会返回这个键的值,这是业务不能忍受的错误
Redis 使用的过期删除策略
Redis所有的键都可以设置过期属性,内部保存在过期字典中。由于进程内保存大量的键,维护每个键精准的过期删除机制会导致消耗大量的CPU,对于单线程的Redis来说成本过高,因此Redis采用惰性删除和定时任务删除机制实现过期键的内存回收。
惰性删除:Redis的惰性删除策略由 db.c/expireIfNeeded
函数实现,所有键读写命令执行之前都会调用 expireIfNeeded
函数对其进行检查,如果过期,则删除该键,然后执行键不存在的操作;未过期则不作操作,继续执行原有的命令。
定期删除:由redis.c/activeExpireCycle
函数实现,函数以一定的频率运行,每次运行时,都从一定数量的数据库中取出一定数量的随机键进行检查,并删除其中的过期键。注意:并不是一次运行就检查所有的库,所有的键,而是随机检查一定数量的键。
定期删除函数的运行频率,在Redis2.6版本中,规定每秒运行10次,大概100ms运行一次。在Redis2.8版本后,可以通过修改配置文件redis.conf 的 hz 选项来调整这个次数。
看上面对这个参数的解释,建议不要将这个值设置超过 100,否则会对CPU造成比较大的压力。
定时任务中删除过期键逻辑采用了自适应算法,根据键的过期比例、使用快慢两种速率模式回收键,流程如下图所示:
内存淘汰策略 (逐出算法)
当Redis所用内存达到maxmemory
上限时会触发相应的溢出控制策略。
具体策略受maxmemory-policy
参数控制,Redis支持8种策略(有关LFU算法的,是从Redis4.0以后版本才有):
- noeviction:默认策略,不会删除任何数据,拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息(error)OOM command not allowed when used memory,此时Redis只响应读操作。生产一般不会选用
- allkeys-lru 利用LRU算法移除任何key (不管数据有没有设置超时属性,直到腾出足够空间为止)。
- allkeys-lfu 利用LRU算法移除任何key (不管数据有没有设置超时属性,直到腾出足够空间为止)
- volatile-lru:根据LRU算法删除设置了超时属性(expire)的键,直到腾出足够空间为止。如果没有可删除的键对象,回退到noeviction策略。
- volatile-lfu:根据LFU算法删除设置了超时属性(expire)的键,直到腾出足够空间为止。如果没有可删除的键对象,回退到noeviction策略。
- allkeys-random 无差别的随机移除,直到腾出足够空间为止。
- volatile-random:随机删除过期键,直到腾出足够空间为止。
- volatile-ttl:根据键值对象的ttl属性,删除最近将要过期数据。如果没有,回退到noeviction策略。
在redis.conf 配置文件中,可以设置淘汰方式:
内存溢出控制策略可以采用config set maxmemory-policy{policy}
动态配置。Redis支持丰富的内存溢出应对策略,可以根据实际需求灵活定制,比如当设置volatile-lru策略时,保证具有过期属性的键可以根据LRU剔除,而未设置超时的键可以永久保留。还可以采用allkeys-lru策略把Redis变为纯缓存服务器使用。当Redis因为内存溢出删除键时,可以通过执行info stats
命令查看evicted_keys指标找出当前Redis服务器已剔除的键数量。
LFU
LFU 算法(Least Frequently Used,最不经常使用):淘汰最近一段时间被访问次数最少的数据,以次数作为参考。
需要指出的是 : LRU 算法或者 TTL 算法都是不是很精确算法,而是一个近似的算法。 Redis 不会通过对全部的键值对进行比较来确定最精确的时间值,从而确定删除哪个键值对 , 因为这将消耗太多的时间 , 导致回收垃圾执行的时间太长 , 造成服务停顿。
当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降,缓存污染情况比较严重。这时使用LFU可能更好点
LRU
LRU算法, 最近最久未使用算法, Least Recently Used
下图是一个淘汰的流程:
在Redis中LRU算法是一个近似算法,默认情况下,Redis随机挑选5个键,并且从中选取一个最近最久未使用的key进行淘汰,在配置文件中可以通过maxmemory-samples
的值来设置redis需要检查key的个数,但是检查的越多,耗费的时间也就越久,但是结构越精确(也就是Redis从内存中淘汰的对象未使用的时间也就越久),设置多少,综合权衡吧~~
Redis 3.0对这个近似算法的优化
新算法会维护一个候选池(大小为16),池中的数据根据访问时间进行排序,第一次随机选取的key都会放入池中,随后每次随机选取的key只有在访问时间小于池中最小的时间才会放入池中,直到候选池被放满。当放满后,如果有新的key需要放入,则将池中最后访问时间最大(最近被访问)的移除。当需要淘汰时,需要从池中捞出最久没被访问的key淘汰掉就行了。
新旧算法的对比
下面的图片是Redis官方文档给出的新旧算法对比结果:
- 浅灰色是被淘汰的数据
- 灰色是没有被淘汰掉的老数据
- 绿色是新加入的数据
可以看到3.0的效果明显比2.8的要得多,并且取样数越大,越接近标准的LRU算法
为什么Redis不使用真正的LRU ?
原因很简单,理论的LRU需要你占用更大的内存(每个key还需要保存前后key的地址), 但你从上图就可以看出Redis 3.0使用的近似LRU算法使用起来的效果几乎与理论的LRU等效了。
java实现LRU ?
Java自带的集合框架非常强大,实现LRU算法可以直接使用LinkedHashMap集合框架,简单实现的话,只需要重写 removeEldestEntry
方法即可。
import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map.Entry; public class LRUCache extends LinkedHashMap { private static final long serialVersionUID = 1L; private final int capacity; private long accessCount = 0; private long hitCount = 0; public LRUCache(int capacity) { super(capacity+1, 1.1f, true); this.capacity = capacity; } public String get(String key) { accessCount++; if (super.containsKey(key)) { hitCount++; } String value = (String)super.get(key); return value; } public boolean containsKey(String key) { accessCount++; if (super.containsKey(key)) { hitCount++; return true; } else { return false; } } protected boolean removeEldestEntry(Entry eldest) { return size() > capacity; } public long getAccessCount() { return accessCount; } public long getHitCount() { return hitCount; } }
这是LinkedHashMap的一个构造函数,传入的第三个参数accessOrder为true的时候,就按访问顺序对LinkedHashMap排序,为false的时候就按插入顺序,默认是为false的。当把accessOrder设置为true后,就可以将最近访问的元素置于最前面。
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) { super(initialCapacity, loadFactor); this.accessOrder = accessOrder; }
这是LinkedHashMap中另外一个方法,当返回true的时候,就会remove其中最久的元素,可以通过重写这个方法来控制缓存元素的删除,当缓存满了后,就可以通过返回true删除最久未被使用的元素,达到LRU的要求。
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) { return false; }
参考
《Redis 开发与运维》
http://antirez.com/news/109
https://redis.io/docs/manual/eviction/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/149528273
https://blog.51cto.com/u_15239532/2835914
https://www.geekxh.com/1.99.其他补充题目/11.htm
https://www.cnblogs.com/ysocean/p/12422635.html
https://blog.csdn.net/weixin_43230682/article/details/107670911
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