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redis的key过期删除策略和内存淘汰机制

news 2025/8/17 7:04:27

一、key的过期删除策略

原由：一般情况下，在使用redis作缓存，对k设置过期时间，当过期时间到后，k还是占用内存的，并没有从内存中移除。

1.定时删除

在设置key的过期时间的同时，为该key创建一个定时器，让定时器在key的过期时间来临时，对key进行删除

优点：保证内存被尽快释放

缺点：1>若过期key很多，删除这些key会占用很多的CPU时间，在CPU时间紧张的情况下，CPU不能把所有的时间用来做要紧的事儿，还需要去花时间删除这些key。

2>定时器的创建耗时，若为每一个设置过期时间的key创建一个定时器（将会有大量的定时器产生），性能影响严重

2.惰性删除

key过期的时候不删除，每次从数据库获取key的时候去检查是否过期，若过期，则删除，返回null。

优点：删除操作只发生在从数据库取出key的时候发生，而且只删除当前key，所以对CPU时间的占用是比较少的，而且此时的删除是已经到了非做不可的地步.

缺点：若大量的key在超出超时时间后，很久一段时间内，都没有被获取过，那么可能发生内存泄露（无用的垃圾占用了大量的内存）

3.定期删除

每隔一段时间执行一次删除过期key操作

定期任务（serverCron）任务每隔一段时间就会运行一次，其中就包含清理过期key的任务，运行频率由配置文件中的hz参数来控制，取值范围1~500，默认是10，代表每秒运行10次。清理过程如下：

遍历所有的db
从db中设置了过期时间的key的集合中随机检查20个key
删除检查中发现的所有过期key

如果检查结果中25%以上的key已过期，则继续重复执行步骤2-3，否则继续遍历下一个db，调大hz将会提高redis定期任务的执行频率，如果你的redis中包含很多过期key的话，可以考虑将这个值调大，但要注意同时也会增加CPU的压力，redis作者建议这个值不要超过100。

优点: 1>通过限制删除操作的时长和频率，来减少删除操作对CPU时间的占用--处理"定时删除"的缺点.

2>定期删除过期key--处理"惰性删除"的缺点

缺点：1>在内存友好方面，不如"定时删除"

2>在CPU时间友好方面，不如"惰性删除"

redis是怎么采用的过期策略

惰性删除+定期删除
惰性删除流程：在进行get或setnx等操作时，先检查key是否过期，若过期，删除key，然后执行相应操作；若没过期，直接执行相应操作
定期删除流程：遍历每个数据库，检查当前库中的指定个数个key（默认是每个库检查20个key，注意相当于该循环执行20次，循环体时下边的描述），如果当前库中没有一个key设置了过期时间，直接执行下一个库的遍历，随机获取一个设置了过期时间的key，检查该key是否过期，如果过期，删除key，判断定期删除操作是否已经达到指定时长，若已经达到，直接退出定期删除。

二、内存淘汰机制

1. 不进行数据淘汰（No Eviction）

noeviction:
- 行为: 这是 Redis 的默认策略。当内存达到上限时，Redis 不会主动淘汰任何数据。
- 结果: 如果此时有写入请求（如 SET, LPUSH 等），Redis 会返回错误（通常是 (error) OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'）。读取请求（如 GET）仍然可以正常执行。
- 适用场景: 适用于数据量小且能精确控制内存，或者绝对不允许丢失任何数据的场景。需要应用程序自己处理内存溢出错误。

2. 基于过期时间的淘汰策略（针对设置了 `expire` 的 Key）

这些策略只会在设置了过期时间（TTL）的键中选择淘汰目标。

volatile-lru:
- 行为: 从设置了过期时间的键中，使用最近最少使用（Least Recently Used, LRU）算法淘汰最久未被访问的键。
- 特点: 优先保证长期未访问的过期数据被淘汰，保留了经常访问的热点过期数据。
- 适用场景: 缓存场景，其中大部分需要缓存的数据都设置了过期时间，希望保留热点数据。
volatile-lfu:
- 行为: 从设置了过期时间的键中，使用最少频率使用（Least Frequently Used, LFU）算法淘汰访问频率最低的键。
- 特点: LFU 算法比 LRU 更能反映数据的长期访问热度，能更好地保留高频访问的数据，即使它们最近一次访问不是最新的。
- 适用场景: 缓存场景，数据访问模式存在明显的热点，且希望更精确地保留高频访问的过期数据。需要 Redis 4.0+。
volatile-ttl:
- 行为: 从设置了过期时间的键中，淘汰剩余生存时间（TTL）最短的键。
- 特点: 优先淘汰即将过期的数据。
- 适用场景: 当希望数据尽可能在过期前被使用，但内存紧张时优先清理“快过期”的数据。效果可能不如 volatile-lru 或 volatile-lfu 理想。
volatile-random:
- 行为: 从设置了过期时间的键中，随机选择一个键进行淘汰。
- 特点: 实现简单，性能开销小，但淘汰没有基于访问模式，可能淘汰掉热点数据。
- 适用场景: 对淘汰算法要求不高，或者访问模式非常随机，且所有过期键价值相当的场景。

3. 基于所有键的淘汰策略（针对所有 Key，无论是否设置过期时间）

这些策略会考虑数据库中的所有键（无论是否设置了过期时间）。

allkeys-lru:
- 行为: 在所有键中，使用最近最少使用（LRU）算法淘汰最久未被访问的键。
- 特点: 会淘汰长期未访问的任何数据，包括没有设置过期时间的持久化数据。
- 适用场景: 缓存场景，其中部分数据可能未设置过期时间，但仍希望基于访问热度进行淘汰。这是非常常用的缓存策略。
allkeys-lfu:
- 行为: 在所有键中，使用最少频率使用（LFU）算法淘汰访问频率最低的键。
- 特点: 同样能更好地保留高频访问的任何数据。
- 适用场景: 缓存场景，数据访问热点明显，希望最精确地保留高频访问数据，无论其是否过期。需要 Redis 4.0+。
allkeys-random:
- 行为: 在所有键中，随机选择一个键进行淘汰。
- 特点: 实现简单，性能开销最小，但完全不考虑访问模式，可能淘汰掉重要的持久化数据。
- 适用场景: 数据价值相对均匀，或者对数据丢失不敏感，追求极致性能的场景。