redis的过期策略
1.了解redis
什么是Redis,为啥用缓存?
Redis是用内存当缓存的。Redis主要是基于内存来进行高性能、高并发的读写操作的。
内存是有限的,比如Redis就只能用10个G,你一直往里面写数据,一直写一直写最后10个G都用的差不多了,你继续写会发生什么?当然会干掉一些的数据了就保留10个G的数据。
那Redis会干掉哪些数据?保留哪些数据呢?当然是干掉不常用的数据,保留常用的数据了。
所以说,这是缓存的一个最基本的概念:数据是会过期的。要么是你自己设置个过期时间,要么是Redis自己给干掉。
如果Redis使用不当,把生产数据存到里面,又没有去持久化到mysql,那就会有丢失的可能。
2.一个问题:数据明明都过期了,怎么占用内存还是很高?
如果你给key设置好了一个过期时间,到一定的时间再去查这个key就没有了,你知道redis是怎么给你弄成过期的吗?什么时候删除掉?
如果你不知道,在实际的使用过程中你就可能会发现这么一个问题:为啥好多数据明明应该过期了,结果发现redis内存占用还是很高?那是因为你不知道Redis是怎么删除那些过期key的。
举例,Redis 内存一共是10个G,你现在往里面写了5个G的数据,然后你对这些数据全都设置了10分钟之后过期,结果10分钟之后,你再来查看看,Redis的内存使用率怎么还是50%呢?5个G的数据都过期了,我从redis里查,是查不到了,结果过期的数据为啥还占用着Redis的内存呢。
3.过期策略
(1)设置过期时间
set key value 过期时间(1小时)
表示set进去的key,1小时之后就没了,就失效了。
我们set key的时候,都可以给一个expire time,就是过期时间,指定这个key比如说只能存活1个小时?10分钟?我们自己可以指定缓存到期就失效。
如果假设你设置一批key只能存活1个小时,那么接下来1小时后,redis是怎么对这批key进行删除的?
答案是:定期删除+惰性删除
定期删除,指的是Redis默认是每隔100ms就随机抽取
一些设置了过期时间的key,检查其是否过期,如果过期就删除。
为什么是随机抽取?
假设Redis里放了10万个key,都设置了过期时间,你每隔几百毫秒,就检查10万个key,那redis基本上就死了,因为这样cpu负载会很高的,全都消耗在你的检查过期key上了。
所以实际上redis是每隔100ms随机抽取
一些key来检查和删除的。
随机抽取仍会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉,那咋整呢?所以Redis还有另一个策略就是惰性删除
。
惰性删除 ,指在你获取某个key的时候,Redis会检查一下 ,这个key是否设置了过期时间并且是否过期?如果过期了此时就会删除,不会给你返回任何东西。
所以并不是key到时间就被删除掉,而是你查询这个key的时候,Redis再懒惰的检查一下。
通过上述两种手段,过期的key就会被干掉。
所有,刚刚的问题,过期key靠定期删除没有被删除掉,还停留在内存里,除非去查一下那个key,才会被redis给删除掉,短时间内你的redis内存占用率所以还是会下不来。
假想定期删除漏掉了很多过期key,然后你也没及时去查,也就没走惰性删除,此时会怎么样?如果大量过期key堆积在内存里,导致redis内存块耗尽了,咋整?
别担心Redis还有方案:内存淘汰机制。
(2)内存淘汰策略
如果Redis的内存占用过多的时候,此时会进行内存淘汰,Redis提供如下丰富的可选策略:
1)noeviction:
当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。
(这个一般没人用吧,实在是太恶心了)
2)allkeys-lru:
当内存不足以容纳新写入数据时,在所有键空间中,移除最近最少使用的key
(这个是最常用的)
3)allkeys-random:
当内存不足以容纳新写入数据时,在所有键空间中,随机移除某个key。
(这个一般没人用吧,为啥要随机,把我重要的key干掉了咋整,肯定是把最近最少使用的干掉)
4)volatile-lru:
当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。
(这个一般不太合适)
5)volatile-random:
当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。
6)volatile-ttl:
当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。
例如:Redis 里有10个key,现在内存已经满了,设置的淘汰策略是allkeys-lru
,此时Redis需要删除掉一些key来保证你可以继续写入。在这10个key中,其中1个key,最近1分钟被查询了100次,1个key,最近10分钟被查询了50次,1个key,最近1个小时被查询了1次。肯定那些最近最少使用的被干掉了。
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