前言

redis 是基于内存存储，所以性能比较强，但是单节点的 Redis 内存大小不宜过大，要不然会影响持久化或者主从同步性能，可以在 redis.conf 配置文件中设置最大内存，maxmemory 1gb，但是当内存使用达到上限时，就无法存储更多数据了，这时该怎么办呢？

在 Redis 中提供了两种内存回收策略：

1. 过期策略

在过期策略中会了解到以下内容：

（1）Rediskey 的 TTL 记录方式：

在 RedisDB 中通过一个 Dict 记录每个 Key 的 TTL 时间

（2）过期 key 的删除策略：

• 惰性清理：每次查找 key 时判断是否过期，如果过期则删除

• 定期清理：定期抽样部分 key，判断是否过期，如果过期则删除。

（3）定期清理的两种模式：

• SLOW 模式执行频率默认为 10，每次不超过 25ms

  FAST 模式执行频率不固定，但两次间隔不低于 2ms，每次耗时不超过 1ms

2. 淘汰策略

会了解到八种淘汰策略

过期策略

通过expire命令给 Redis 的 key 配置 TTL（存活时间）

127.0.0.1:6379> set num jennyOK127.0.0.1:6379> expire num 10 # 设置10s(integer) 1 127.0.0.1:6379> get num # 在10s内key存在"jenny"127.0.0.1:6379> get num # 当key的TTL到期以后，再次访问则返回的是nil,说明这个key不存在了(nil)

当 TTL 到期之后，对应的内存得到释放，从而实现内存回收的目的。那么 Redis 是如何知道某个 key 是否过期的呢？

这就涉及到 Redis 数据库的存储原理，Redis 是基于 key-value 存储的，因此所有的 key、value 都会保存在一个 Dict 结构中，也可称为 keyspace，如果一个 key 设置了 TTL，则会另外存储在一个 Dict 中，也就是存 key 和它对应的 TTL 存活时间。也就是说，在 Redis 数据库结构体中，有两个 Dict:一个用来记录 key-value ,另一个用来记录 key-TTL。这样直接查看 key 对应的 TTL 即可知道 key 是否到期。

那么，当 TTL 到期后就立即删除了 key 吗？

不会立即删除，可以采用惰性删除和定期删除。

• 惰性删除，就是当在访问一个 key 的时候去检查 key 的存活时间，如果存活时间已经过期了才会执行删除。但是这里又有一个问题，如果这个 key 一直没有人访问，那么就一直不会被删除，这样也会占用内存，所以为了解决这个问题，Redis 中提供了一个周期删除的过期策略，就是通过一个定时任务

• 定期删除：Redis 中提供了一个周期删除的过期策略，就是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的 key，然后执行删除，执行周期有两种：

• Redis 初始化时会设置一个定时任务 serverCron()，按照 server.hz 的频率来清理过期的 key，模式为 SLOW。

• SLOW 模式规则如下：

1. 执行频率受 server.hz 影响，默认为 10，即每秒执行 10 次，每个执行周期为 100ms

2. 执行清理耗时不超过一次执行周期的 25%

3. 逐个遍历 db,逐个遍历 db 中的 bucket（哈希表的数组）,抽取 20 个 key 判断是否过期

4. 如果（执行总时长）没达到时间上限(25ms)并且过期 key 比例大于 10%，再进行一次抽样，否则结束

• Redis 的每个事件循环前会调用 beforceSleep() 函数，清理过期的 key,模式为 FAST（执行的频率比较高，执行时间比较短 1ms）

• FAST 模式规则如下（过期 key 比例小于 10%不执行）：

1. 执行频率受 beforeSleep()调用频率影响，但两次 FAST 模式间隔不低于 2ms

2. 执行清理耗时不超过 1ms

3. 逐个遍历 db，逐个遍历 db 中的 bucket，抽取 20 个 key 判断是否过期

4. 如果没达到时间上限 （1ms）并且过期 key 比例大于 10%，再进行一次抽样，否则结束

内存淘汰策略

内存淘汰就是当 Redis 内存使用达到设置的阈值时，Redis 主动挑选部分 key 删除以释放更多内存。

那么，

• Redis 什么时候检查内存够不够：当内存被访问的时候就去检查内存。

• 如何挑选要删除的 key？在 Redis 中提供了八种淘汰策略

（1）noeviction：不淘汰任何 key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。

在 redis.conf 中有 maxmemory-policy noeviction 配置

（2）volatile-ttl：对设置了下 TTL 的 key，比较 key 的剩余 TTL 值，TTL 越小越先被淘汰

（3）allkeys-random：对全体 key，随机进行淘汰。也就是直接从 db→dict 中随机挑选

（4）volatile-random：对设置了 TTL 的 key，随机进行淘汰。也就是从 db-sexpires 中随机挑选。

（5）allkeys-lru：对全体 key，基于 LRU 算法进行淘汰(最少最近使用)

（6）volatile-lru：对设置了 TTL 的 key，基于 LRU 算法进行淘汰

（7）allkeys-lfu：对全体 key，基于 LFU 算法进行淘汰（最少频繁使用）

（8）volatile-lfu：对设置了 TTL 的 key，基于 LFI 算法进行淘汰

要是用 LRU和LFU算法的话需要知道 key 的使用频率和最近一次的使用时间，在 Redis 的数据都会被封装为 RedisObject 结构：【了解即可】

下图是八种淘汰策略的流程图，

在判断内存策略中是采用 LRU 还是 LFU 时需要判断 key 的值的 TTL，但是在 Redis 中有大量的 key，如果将 TTL 进行排序是不现实的，eviction_pool 相当于淘汰池，想淘汰一些 key，但是又不想进行遍历，所以从数据库中挑选一些样本，放入 eviction_pool 中，然后再整体比较一次，看看他们的 TTL 和使用频率，基于这个去做淘汰。redis 中总共有 16 个数据库，从数据库中随机挑选 key，放入 eviction_pool 淘汰池中，但是每种算法的挑选方式不同，所以淘汰方式也不同，但是对于 eviction_pool 淘汰池需要制定一个标准的淘汰标准：按照 key 的某一个值的升序进行排列，值越大的优先淘汰，按什么方法升序排列：LRU：用当前减去最近一次被访问的时间（时间最长越容易被淘汰）；LFU：255-频率次数（最越大越容易被淘汰），TTL：用最大时间-剩余时间（值越大越容易被淘汰）计算完成上述方法之后，还需要判断 eviction_pool 淘汰池有没有满，如果满了则需要比较要放入淘汰池的 key 的计算结果比淘汰池的某个值大，这样的 key 需要放进去，然后把淘汰池的最小的挤出去，然后升序排列。

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