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Redis 的内存回收机制

Redis 的内存回收机制分为 过期 Key 自动淘汰内存淘汰策略 两个核心部分,它们共同管理内存使用,避免溢出。以下从底层原理详细解析:


一、过期 Key 自动淘汰

当 Key 设置 TTL(过期时间)后,Redis 通过 惰性删除定期抽样删除 两种策略回收内存:

1. 惰性删除(Lazy Expiration)
  • 原理
    • 访问 Key 时触发检查:每次读取 Key 前,先检查其是否过期,若过期则删除。
    • 写操作也会触发惰性删除。
  • 优点:对 CPU 友好,仅在访问时消耗资源。
  • 缺点:若 Key 长期不被访问,会持续占用内存。
  • 底层实现
    // Redis 源码(db.c)
    int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {if (!keyIsExpired(db,key)) return 0;// 删除过期 KeydeleteExpiredKeyAndPropagate(db,key);return 1;
    }
    
2. 定期抽样删除(Periodic Expiration)
  • 原理
    • Redis 每秒执行 10 次(可配置)定时任务,每次随机抽取一定数量 Key 检查过期。
    • 采用自适应算法:若某次抽样中过期 Key 比例超过 25%,则继续抽样,直到比例低于 25% 或超时。
  • 优点:减少内存泄漏风险。
  • 缺点:无法完全清理所有过期 Key。
  • 核心配置
    hz 10          # 每秒执行定时任务次数
    
  • 底层流程
    1. 遍历所有数据库。
    2. 随机抽取 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_KEYS_PER_LOOP(默认 20)个 Key。
    3. 删除过期 Key,统计删除数量。
    4. 若删除比例超过 25%,重复步骤 2。

二、内存淘汰策略(Eviction Policies)

当 Redis 内存达到 maxmemory 限制时,触发内存淘汰策略,删除 Key 以释放空间。策略分为 淘汰数据范围淘汰算法 两个维度:

1. 淘汰数据范围
策略说明
volatile-*仅淘汰设置了 TTL 的 Key
allkeys-*淘汰所有 Key(包括无 TTL 的 Key)
2. 淘汰算法
(1)LRU(Least Recently Used)
  • 原理:优先淘汰最久未访问的 Key。
  • Redis 实现
    • 近似 LRU:随机采样 5(可配置)个 Key,淘汰其中最久未使用的。
    • 节省内存:每个 Key 记录 24 位访问时间戳(精度为秒级)。
  • 配置
    maxmemory-policy allkeys-lru
    maxmemory-samples 5
    
(2)LFU(Least Frequently Used)
  • 原理:优先淘汰访问频率最低的 Key。
  • Redis 实现
    • 使用 Morris 计数器:24 位存储访问频率(8 位记录计数器,16 位记录衰减时间)。
    • 频率衰减机制:随时间降低计数器值,优先淘汰长期未访问的低频 Key。
  • 配置
    maxmemory-policy allkeys-lfu
    lfu-log-factor 10   # 计数器增长难度
    lfu-decay-time 1    # 计数器衰减时间(分钟)
    
(3)Random(随机淘汰)
  • 原理:随机选择 Key 淘汰。
  • 变种
    • volatile-random:仅淘汰带 TTL 的 Key。
    • allkeys-random:淘汰所有 Key。
(4)TTL(按过期时间淘汰)
  • 原理:优先淘汰 TTL 最小的 Key(即将过期的 Key)。
  • 配置
    maxmemory-policy volatile-ttl
    

三、定时内存淘汰的底层流程

当执行写入命令(如 SET)且内存超限时,触发淘汰流程:

  1. 检查内存使用

    // Redis 源码(evict.c)
    int freeMemoryIfNeeded(void) {size_t mem_used = zmalloc_used_memory();if (mem_used <= server.maxmemory) return C_OK;// 触发淘汰
    }
    
  2. 执行淘汰策略

    • 根据 maxmemory-policy 选择 Key 进行删除。
    • 若为 LRU/LFU,调用 evictionPoolPopulate 采样并填充候选池:
      void evictionPoolPopulate(int dbid, dict *sampledict, dict *keydict, struct evictionPoolEntry *pool) {// 随机采样 Key 并排序
      }
      
  3. 异步删除

    • 使用惰性删除或后台线程(若启用 lazyfree-lazy-eviction)释放内存。

四、总结与对比

机制触发条件核心逻辑性能影响
惰性删除Key 被访问时同步检查并删除过期 Key对单次操作有轻微延迟
定期抽样删除定时任务(默认 10Hz)随机抽样删除过期 Key分散 CPU 消耗
内存淘汰策略内存达到 maxmemory按策略(LRU/LFU/Random/TTL)淘汰可能阻塞主线程

五、配置建议

  1. 优先使用 allkeys-lfu:适用于热点数据场景,精准识别高频访问 Key。
  2. 调整采样数量:增大 maxmemory-samples 提高 LRU/LFU 准确性,但增加 CPU 消耗。
  3. 启用惰性删除
    lazyfree-lazy-eviction yes  # 异步释放内存(减少主线程阻塞)
    

理解这些机制有助于优化 Redis 内存管理,平衡性能与资源利用率。

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