关于Redis数据过期策略
2016-07-13 17:38
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1、Redis中key的的过期时间
通过EXPIRE key seconds命令来设置数据的过期时间。返回1表明设置成功,返回0表明key不存在或者不能成功设置过期时间。在key上设置了过期时间后key将在指定的秒数后被自动删除。被指定了过期时间的key在Redis中被称为是不稳定的。当key被DEL命令删除或者被SET、GETSET命令重置后与之关联的过期时间会被清除
说明:Redis2.6以后expire精度可以控制在0到1毫秒内,key的过期信息以绝对Unix时间戳的形式存储(Redis2.6之后以毫秒级别的精度存储),所以在多服务器同步的时候,一定要同步各个服务器的时间
2、Redis过期键删除策略
Redis key过期的方式有三种:被动删除:当读/写一个已经过期的key时,会触发惰性删除策略,直接删除掉这个过期key
主动删除:由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉,所以Redis会定期主动淘汰一批已过期的key
当前已用内存超过maxmemory限定时,触发主动清理策略
被动删除
只有key被操作时(如GET),REDIS才会被动检查该key是否过期,如果过期则删除之并且返回NIL。1、这种删除策略对CPU是友好的,删除操作只有在不得不的情况下才会进行,不会其他的expire key上浪费无谓的CPU时间。
2、但是这种策略对内存不友好,一个key已经过期,但是在它被操作之前不会被删除,仍然占据内存空间。如果有大量的过期键存在但是又很少被访问到,那会造成大量的内存空间浪费。expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key)函数位于src/db.c。
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但仅是这样是不够的,因为可能存在一些key永远不会被再次访问到,这些设置了过期时间的key也是需要在过期后被删除的,我们甚至可以将这种情况看作是一种内存泄露----无用的垃圾数据占用了大量的内存,而服务器却不会自己去释放它们,这对于运行状态非常依赖于内存的Redis服务器来说,肯定不是一个好消息
主动删除
先说一下时间事件,对于持续运行的服务器来说, 服务器需要定期对自身的资源和状态进行必要的检查和整理, 从而让服务器维持在一个健康稳定的状态, 这类操作被统称为常规操作(cron job)在 Redis 中, 常规操作由
redis.c/serverCron实现, 它主要执行以下操作
更新服务器的各类统计信息,比如时间、内存占用、数据库占用情况等。
清理数据库中的过期键值对。
对不合理的数据库进行大小调整。
关闭和清理连接失效的客户端。
尝试进行 AOF 或 RDB 持久化操作。
如果服务器是主节点的话,对附属节点进行定期同步。
如果处于集群模式的话,对集群进行定期同步和连接测试。
Redis 将
serverCron作为时间事件来运行, 从而确保它每隔一段时间就会自动运行一次, 又因为
serverCron需要在 Redis 服务器运行期间一直定期运行, 所以它是一个循环时间事件:
serverCron会一直定期执行,直到服务器关闭为止。
在 Redis 2.6 版本中, 程序规定
serverCron每秒运行
10次, 平均每
100毫秒运行一次。
从 Redis 2.8 开始, 用户可以通过修改
hz选项来调整
serverCron的每秒执行次数, 具体信息请参考
redis.conf文件中关于
hz选项的说明
也叫定时删除,这里的“定期”指的是Redis定期触发的清理策略,由位于src/redis.c的activeExpireCycle(void)函数来完成。
serverCron是由redis的事件框架驱动的定位任务,这个定时任务中会调用activeExpireCycle函数,针对每个db在限制的时间REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_LIMIT内迟可能多的删除过期key,之所以要限制时间是为了防止过长时间 的阻塞影响redis的正常运行。这种主动删除策略弥补了被动删除策略在内存上的不友好。
因此,Redis会周期性的随机测试一批设置了过期时间的key并进行处理。测试到的已过期的key将被删除。典型的方式为,Redis每秒做10次如下的步骤:
随机测试100个设置了过期时间的key
删除所有发现的已过期的key
若删除的key超过25个则重复步骤1
这是一个基于概率的简单算法,基本的假设是抽出的样本能够代表整个key空间,redis持续清理过期的数据直至将要过期的key的百分比降到了25%以下。这也意味着在任何给定的时刻已经过期但仍占据着内存空间的key的量最多为每秒的写操作量除以4.
Redis-3.0.0中的默认值是10,代表每秒钟调用10次后台任务。
除了主动淘汰的频率外,Redis对每次淘汰任务执行的最大时长也有一个限定,这样保证了每次主动淘汰不会过多阻塞应用请求,以下是这个限定计算公式:
可以看出timelimit和server.hz是一个倒数的关系,也就是说hz配置越大,timelimit就越小。换句话说是每秒钟期望的主动淘汰频率越高,则每次淘汰最长占用时间就越短。这里每秒钟的最长淘汰占用时间是固定的250ms(1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/100),而淘汰频率和每次淘汰的最长时间是通过hz参数控制的。
从以上的分析看,当redis中的过期key比率没有超过25%之前,提高hz可以明显提高扫描key的最小个数。假设hz为10,则一秒内最少扫描200个key(一秒调用10次*每次最少随机取出20个key),如果hz改为100,则一秒内最少扫描2000个key;另一方面,如果过期key比率超过25%,则扫描key的个数无上限,但是cpu时间每秒钟最多占用250ms。
当REDIS运行在主从模式时,只有主结点才会执行上述这两种过期删除策略,然后把删除操作”del key”同步到从结点。
maxmemory
当前已用内存超过maxmemory限定时,触发主动清理策略volatile-lru:只对设置了过期时间的key进行LRU(默认值)
allkeys-lru : 删除lru算法的key
volatile-random:随机删除即将过期key
allkeys-random:随机删除
volatile-ttl : 删除即将过期的
noeviction : 永不过期,返回错误当mem_used内存已经超过maxmemory的设定,对于所有的读写请求,都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的,直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下,可能会反复触发主动清理策略,导致请求会有一定的延迟。
当mem_used内存已经超过maxmemory的设定,对于所有的读写请求,都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的,直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下,可能会反复触发主动清理策略,导致请求会有一定的延迟。
清理时会根据用户配置的maxmemory-policy来做适当的清理(一般是LRU或TTL),这里的LRU或TTL策略并不是针对redis的所有key,而是以配置文件中的maxmemory-samples个key作为样本池进行抽样清理。
maxmemory-samples在redis-3.0.0中的默认配置为5,如果增加,会提高LRU或TTL的精准度,redis作者测试的结果是当这个配置为10时已经非常接近全量LRU的精准度了,并且增加maxmemory-samples会导致在主动清理时消耗更多的CPU时间,建议:
尽量不要触发maxmemory,最好在mem_used内存占用达到maxmemory的一定比例后,需要考虑调大hz以加快淘汰,或者进行集群扩容。
如果能够控制住内存,则可以不用修改maxmemory-samples配置;如果Redis本身就作为LRU cache服务(这种服务一般长时间处于maxmemory状态,由Redis自动做LRU淘汰),可以适当调大maxmemory-samples。
以下是上文中提到的配置参数的说明
Replication link和AOF文件中的过期处理
为了获得正确的行为而不至于导致一致性问题,当一个key过期时DEL操作将被记录在AOF文件并传递到所有相关的slave。也即过期删除操作统一在master实例中进行并向下传递,而不是各salve各自掌控。这样一来便不会出现数据不一致的情形。当slave连接到master后并不能立即清理已过期的key(需要等待由master传递过来的DEL操作),slave仍需对数据集中的过期状态进行管理维护以便于在slave被提升为master会能像master一样独立的进行过期处理。
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