redis evict.c内存淘汰机制的源码分析

           众所周知，redis是一个内存数据库，所有的键值对都是存储在内存中。当数据变多之后，由于内存有

限就要淘汰一些键值对，使得内存有足够的空间来保存新的键值对。在redis中，通过设置server.maxmemory

来限定内存的使用(server.maxmemory为0，不限制内存)，到达server.maxmemory就会触发淘汰机制。redis

主要提供6种淘汰策略：

      1）volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

      2）volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最不常使用的数据淘汰

      3）volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

      4）volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰

      4）allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

      5）allkeys-lfu：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最不常使用的数据淘汰

      6）allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

      7）no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

redis在每次执行客户端的命令的时候都会检查使用内存是否超过server.maxmemory，如果超过就进行淘汰数据。

int processCommand(client *c) {
……//server.maxmemory为0，表示对内存没有限制
if (server.maxmemory) {
//判断内存，进行内存淘汰
int retval = freeMemoryIfNeeded();
……
}
……
}

int freeMemoryIfNeeded(void) {
mem_reported = zmalloc_used_memory();//获取redis内存使用
if (mem_reported <= server.maxmemory) return C_OK;
mem_used = mem_reported;
if (slaves) {
listRewind(server.slaves,&li);
while((ln = listNext(&li))) {
……//减去slaves的output缓冲区
}
}//aof的缓冲区的内存使用
if (server.aof_state != AOF_OFF) {
mem_used -= sdslen(server.aof_buf);
mem_used -= aofRewriteBufferSize();
}
/* Check if we are still over the memory limit. */
if (mem_used <= server.maxmemory) return C_OK;
/* Compute how much memory we need to free. */
mem_tofree = mem_used - server.maxmemory;
mem_freed = 0;
if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_NO_EVICTION)
goto cant_free; /* 禁止驱逐数据 */
//进行数据驱逐
while (mem_freed < mem_tofree) {
……
sds bestkey = NULL;
if (server.maxmemory_policy & (MAXMEMORY_FLAG_LRU|MAXMEMORY_FLAG_LFU) ||
server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_TTL)
{   //进行ttl或者lru淘汰机制
struct evictionPoolEntry *pool = EvictionPoolLRU;
while(bestkey == NULL) {
unsigned long total_keys = 0, keys;
for (i = 0; i < server.dbnum; i++) {
db = server.db+i;
dict = (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_ALLKEYS) ?
db->dict : db->expires;
if ((keys = dictSize(dict)) != 0) {
evictionPoolPopulate(i, dict, db->dict, pool);
//pool根据机制构建的evictionPool
}
}/*在evictionPool中从后往前选择一个还在存在数据库中的键值进行驱逐*/
for (k = EVPOOL_SIZE-1; k >= 0; k--) {
if (pool[k].key == NULL) continue;
bestdbid = pool[k].dbid;
if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_ALLKEYS) {
de = dictFind(server.db[pool[k].dbid].dict,
pool[k].key);
} else {
de = dictFind(server.db[pool[k].dbid].expires,
pool[k].key);
}
……
if (de) {
bestkey = dictGetKey(de);
break;
} else {
/* Ghost... Iterate again. */
}
}
}
}
else if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM ||
server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_RANDOM)
{   /* 从db->dict或者db->expires随机选择一个键值对进行淘汰*/
for (i = 0; i < server.dbnum; i++) {
j = (++next_db) % server.dbnum;
db = server.db+j;
dict = (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM) ?
db->dict : db->expires;
if (dictSize(dict) != 0) {
de = dictGetRandomKey(dict);
bestkey = dictGetKey(de);
bestdbid = j;
break;
}
}
}//驱逐选中的键值对
if (bestkey) {
db = server.db+bestdbid;
robj *keyobj = createStringObject(bestkey,sdslen(bestkey));
propagateExpire(db,keyobj,server.lazyfree_lazy_eviction);
delta = (long long) zmalloc_used_memory();
if (server.lazyfree_lazy_eviction)
dbAsyncDelete(db,keyobj);
else
dbSyncDelete(db,keyobj);
delta -= (long long) zmalloc_used_memory();
mem_freed += delta;
server.stat_evictedkeys++;
decrRefCount(keyobj);
keys_freed++;
if (slaves) flushSlavesOutputBuffers();
}

}
return C_OK;
cant_free://进行内存空间的惰性释放
while(bioPendingJobsOfType(BIO_LAZY_FREE)) {
if (((mem_reported - zmalloc_used_memory()) + mem_freed) >= mem_tofree)
break;
usleep(1000);
}
return C_ERR;
}

根据淘汰机制从随机选取的键值对中选取键值对构建evictionPool

1）LRU数据淘汰机制：在数据集中随机选取几个键值对，选择lru最大的一部分键值对构建evictionPool。

2）LFU数据淘汰机制：在数据集中随机选取几个键值对，选择lfu最小的一部分键值对构建evictionPool。

3）TTL数据淘汰机制：从设置过期时间的数据集中随机选取几个键值对，选择TTL最大的一部分键值对构建evictionPool。

void evictionPoolPopulate(int dbid, dict *sampledict, dict *keydict, struct evictionPoolEntry *pool) {
int j, k, count;
dictEntry *samples[server.maxmemory_samples];
//从数据集sampledict随机选取键值对
count = dictGetSomeKeys(sampledict,samples,server.maxmemory_samples);
for (j = 0; j < count; j++) {
de = samples[j];
key = dictGetKey(de);
if (server.maxmemory_policy != MAXMEMORY_VOLATILE_TTL) {
if (sampledict != keydict) de = dictFind(keydict, key);
o = dictGetVal(de);
}
if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_LRU) {
idle = estimateObjectIdleTime(o);//LRU机制，计算lru值
} else if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_LFU) {
idle = 255-LFUDecrAndReturn(o);//LFU机制，计算lfu值
} else if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_TTL) {
idle = ULLONG_MAX - (long)dictGetVal(de);//TTL机制，计算ttl值
}
k = 0;
//根据idle从小到大将键值对插入到pool(插入排序的机制)，但只保留idle最大的EVPOOL_SIZE个
while (k < EVPOOL_SIZE &&pool[k].key &&pool[k].idle < idle)
k++;
if (k == 0 && pool[EVPOOL_SIZE-1].key != NULL) {
continue;
} else if (k < EVPOOL_SIZE && pool[k].key == NULL) {
/* Inserting into empty position. No setup needed before insert. */
} else {
if (pool[EVPOOL_SIZE-1].key == NULL) {
sds cached = pool[EVPOOL_SIZE-1].cached;
memmove(pool+k+1,pool+k,sizeof(pool[0])*(EVPOOL_SIZE-k-1));
pool[k].cached = cached;
} else {
k--;
sds cached = pool[0].cached; /* Save SDS before overwriting. */
if (pool[0].key != pool[0].cached) sdsfree(pool[0].key);
memmove(pool,pool+1,sizeof(pool[0])*k);
pool[k].cached = cached;
}
}
int klen = sdslen(key);
if (klen > EVPOOL_CACHED_SDS_SIZE) {
pool[k].key = sdsdup(key);
} else {
memcpy(pool[k].cached,key,klen+1);
sdssetlen(pool[k].cached,klen);
pool[k].key = pool[k].cached;
}
pool[k].idle = idle;
pool[k].dbid = dbid;
}
}