Redis內存淘汰策略，看這一篇就夠了！

Redis做爲當前最經常使用的開源內存數據庫，性能十分高，據官方數據表示Redis讀的速度是110000次/s,寫的速度是81000次/s 。並且Redis支持數據持久化，衆多數據結構存儲，master-slave模式數據備份等多種功能。

可是長期將Redis做爲緩存使用，不免會遇到內存空間存儲瓶頸，當Redis內存超出物理內存限制時，內存數據就會與磁盤產生頻繁交換，使Redis性能急劇降低。此時如何淘汰無用數據釋放空間，存儲新數據就變得尤其重要了。

對此，Redis在生產環境中，採用配置參數maxmemory 的方式來限制內存大小。當實際存儲內存超出maxmemory 參數值時，開發者們能夠經過這幾種方法——Redis內存淘汰策略，來決定如何騰出新空間繼續支持讀寫工做。

那麼Redis內存淘汰策略是如何工做的呢？

首先，客戶端會發起須要更多內存的申請；

其次，Redis檢查內存使用狀況，若是實際使用內存已經超出maxmemory，Redis就會根據用戶配置的淘汰策略選出無用的key；

最後，確認選中數據沒有問題，成功執行淘汰任務。

當前Redis3.0版本支持的淘汰策略有6種：

1. volatile-lru：從設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選出最近最少使用的數據淘汰。沒有設置過時時間的key不會被淘汰，這樣就能夠在增長內存空間的同時保證須要持久化的數據不會丟失。

2. volatile-ttl：除了淘汰機制採用LRU，策略基本上與volatile-lru類似，從設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過時的數據淘汰，ttl值越大越優先被淘汰。

3. volatile-random：從已設置過時時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰。當內存達到限制沒法寫入非過時時間的數據集時，能夠經過該淘汰策略在主鍵空間中隨機移除某個key。

4. allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰，該策略要淘汰的key面向的是全體key集合，而非過時的key集合。

5. allkeys-random：從數據集(server.db[i].dict）中選擇任意數據淘汰。

6. no-enviction：禁止驅逐數據，也就是當內存不足以容納新入數據時，新寫入操做就會報錯，請求能夠繼續進行，線上任務也不能持續進行，採用no-enviction策略能夠保證數據不被丟失，這也是系統默認的一種淘汰策略。

上述是Redis的6種淘汰策略，關於使用這6種策略，開發者還須要根據自身系統特徵，正確選擇或修改驅逐。

1. 在Redis中，數據有一部分訪問頻率較高，其他部分訪問頻率較低，或者沒法預測數據的使用頻率時，設置allkeys-lru是比較合適的。

2. 若是全部數據訪問機率大體相等時，能夠選擇allkeys-random。

3. 若是研發者須要經過設置不一樣的ttl來判斷數據過時的前後順序，此時能夠選擇volatile-ttl策略。

4. 若是但願一些數據能長期被保存，而一些數據能夠被淘汰掉時，選擇volatile-lru或volatile-random都是比較不錯的。

5. 因爲設置expire會消耗額外的內存，若是計劃避免Redis內存在此項上的浪費，能夠選用allkeys-lru 策略，這樣就能夠再也不設置過時時間，高效利用內存了。

Redis緩存功能，是由edis.c文件中的freeMemoryIfNeeded函數實現的。若是maxmemory被設置，那麼每次在執行命令錢，該函數都會被調用來判斷內存是否夠用、釋放內存、返回錯誤。若是沒有足夠的內存程序主邏輯將會阻止設置了REDIS_COM_DENYOOM flag的命令執行，對其返回command not allowed when used memory > ‘maxmemory’的錯誤消息。

區分不一樣的淘汰策略選擇不一樣的key，Redis淘汰策略主要分爲LRU淘汰、TTL淘汰、隨機淘汰三種機制。

LRU淘汰

LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根據數據的歷史訪問記錄來進行淘汰數據，其核心思想是「若是數據最近被訪問過，那麼未來被訪問的概率也更高」。

在服務器配置中保存了 lru 計數器 server.lrulock，會定時（redis 定時程序 serverCorn()）更新，server.lrulock 的值是根據 server.unixtime 計算出來進行排序的，而後選擇最近使用時間最久的數據進行刪除。另外，從 struct redisObject 中能夠發現，每個 redis 對象都會設置相應的 lru。每一次訪問數據，會更新對應redisObject.lru

在Redis中，LRU算法是一個近似算法，默認狀況下，Redis會隨機挑選5個鍵，並從中選擇一個最久未使用的key進行淘汰。在配置文件中，按maxmemory-samples選項進行配置，選項配置越大，消耗時間就越長，但結構也就越精準。

TTL淘汰

Redis 數據集數據結構中保存了鍵值對過時時間的表，即 redisDb.expires。與 LRU 數據淘汰機制相似，TTL 數據淘汰機制中會先從過時時間的表中隨機挑選幾個鍵值對，取出其中 ttl 最大的鍵值對淘汰。一樣，TTL淘汰策略並非面向全部過時時間的表中最快過時的鍵值對，而只是隨機挑選的幾個鍵值對。

隨機淘汰：

在隨機淘汰的場景下獲取待刪除的鍵值對，隨機找hash桶再次hash指定位置的dictEntry便可。

Redis中的淘汰機制都是幾近於算法實現的，主要從性能和可靠性上作平衡，因此並非徹底可靠，因此開發者們在充分了解Redis淘汰策略以後還應在平時多主動設置或更新key的expire時間，主動刪除沒有價值的數據，提高Redis總體性能和空間。