Redis 缓存过期处理与内存淘汰机制

2021/10/6 2:11:00

本文主要是介绍Redis 缓存过期处理与内存淘汰机制,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

Redis对于过期键有三种清除策略:

  • 惰性(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
  • 定期(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

惰性删除

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,不会对其他的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。
  3. 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。

定期删除

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:

#define ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 25 /* CPU max % for keys collection */  

...  

timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;

hz 调大将会提高Redis主动淘汰的频率,如果你的Redis存储中包含很多冷数据占用内存过大的话,可以考虑将这个值调大,但Redis作者建议这个值不要超过100。我们实际线上将这个值调大到100,观察到CPU会增加2%左右,但对冷数据的内存释放速度确实有明显的提高(通过观察keyspace个数和used_memory大小)。

可以看出timelimitserver.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

如果某些key没有触发惰性删除,也就是说经过惰性删除 + 定期删除两轮清理,依旧存在,该如何解决呢?这种情况,在内存不足的时候,Redis的主动清理策略就派上用场了,即MEMORY MANAGEMENT

  • volatile-lru:在那些设置了expire过期时间的缓存中,清除最少用的旧缓存,然后保存新的缓存
  • allkeys-lru:清除最少用的旧缓存,然后保存新的缓存
  • volatile-lfu:在那些设置了expire过期时间的缓存中,清除最长时间未用的旧缓存,然后保存新的缓存
  • allkeys-lfu:清除最长时间未用的旧缓存,然后保存新的缓存
  • volatile-random:在那些设置了expire过期时间的缓存中,随机删除缓存
  • allkeys-random:在所有的缓存中随机删除(不推荐)
  • volatile-ttl:在那些设置了expire过期时间的缓存中,删除即将过期的
  • noeviction:旧缓存永不过期,新缓存设置不了,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。

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

这里提一句,实际上redis根本就不会准确的将整个数据库中最久未被使用的键删除,而是每次从数据库中随机取5个键并删除这5个键里最久未被使用的键。上面提到的所有的随机的操作实际上都是这样的,这个5可以用过redis的配置文件中的maxmemeory-samples参数配置。

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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