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redis的过期键删除策略原理说明什么

Redis是一个开源的,基于内存的数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息中间件,Redis支持多种数据类型,如字符串、列表、集合、散列和有序集合等,在Redis中,键值对是最基本的数据结构,而过期键删除策略是Redis中一个重要的特性,它可以帮助用户自动清理过期的键值对,从而节省内存空间,本文将对Redis的过期键删除策略原理进行详细的说明。

1、过期键的定义

redis的过期键删除策略原理说明什么

在Redis中,每个键都可以设置一个过期时间,当键达到过期时间后,Redis会自动删除该键及其对应的值,这种带有过期时间的键被称为过期键,通过为键设置过期时间,用户可以控制数据的生命周期,从而实现自动清理无用数据的目的。

2、过期键的删除策略

Redis采用了两种过期键删除策略:定时删除和惰性删除,这两种策略可以单独使用,也可以结合使用,下面分别对这两种策略进行详细说明。

2、1 定时删除

定时删除是指Redis每隔一段时间,就对数据库中的过期键进行检查,并删除已经过期的键,具体的操作过程如下:

1) Redis内部维护了一个字典,用于存储所有设置了过期时间的键以及它们的过期时间。

2) Redis定期(默认是每隔100ms)从字典中随机抽取一些键,检查它们是否已经过期,如果某个键已经过期,Redis就会删除这个键及其对应的值。

3) 为了保证定时删除策略的执行效率,Redis使用了以下优化手段:

抽样检查:由于Redis中的键数量可能非常大,所以定时删除策略不会遍历所有的键,而是采用随机抽样的方式进行检查,这样可以减少检查次数,提高执行效率。

懒惰删除:在检查过程中,如果发现某个键已经过期,Redis会立即删除这个键及其对应的值,而不是等到下一次定时删除时再进行删除,这样可以避免内存浪费,提高内存利用率。

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2、2 惰性删除

惰性删除是指在访问一个键时,如果发现这个键已经过期,就立即删除这个键及其对应的值,具体的操作过程如下:

1) 当客户端请求访问一个键时,Redis首先会检查这个键是否已经过期,如果已经过期,Redis会直接删除这个键及其对应的值,然后返回空值给客户端。

2) 如果一个键没有被访问过,那么它就不会触发惰性删除策略,只有当客户端请求访问这个键时,Redis才会检查它是否已经过期。

3) 惰性删除策略的优点是可以保证每次访问的键都是最新的,缺点是可能会导致大量的内存浪费,因为有些键可能很长时间都不会被访问,但是它们仍然占用着内存空间,为了解决这个问题,Redis采用了以下优化手段:

随机抽取:为了避免大量不常用的键长时间占用内存空间,Redis会定期(默认是每隔1分钟)随机抽取一些键进行检查,如果发现这些键已经过期,就立即删除它们,这样可以确保大部分不常用的键都能及时被清理掉。

内存淘汰机制:当Redis内存不足时,它会使用一种称为LRU(Least Recently Used)的内存淘汰机制来释放内存空间,在这种机制下,最近最少使用的键会被优先淘汰,这样可以避免大量不常用的键长时间占用内存空间。

3、过期键删除策略的选择与配置

Redis提供了两种过期键删除策略供用户选择:一种是只使用定时删除策略;另一种是同时使用定时删除和惰性删除策略,用户可以通过配置文件或者命令行参数来设置过期键删除策略,具体设置方法如下:

1) 通过配置文件设置:在redis.conf文件中,有一个名为maxmemory-policy的配置项,用于设置过期键删除策略,可以设置为以下两个值之一:

redis的过期键删除策略原理说明什么

noeviction:只使用定时删除策略,当内存不足以容纳新写入的数据时,新写入操作会报错。

volatile-lru:同时使用定时删除和惰性删除策略,当内存不足以容纳新写入的数据时,在淘汰掉最近最少使用的键之后,才能继续执行新写入操作,否则会报错。

2) 通过命令行参数设置:在启动Redis时,可以使用以下命令行参数来设置过期键删除策略:

maxmemory-policy noeviction | allkeys-lru | volatile-lru | anykey-lru | volatile-random | allkeys-random | volatile-ttl | noeviction | volatile-lfu | allkeys-lfu | custom:具体含义与配置文件中的设置相同。

4、相关问题与解答

问题1:为什么Redis要同时使用定时删除和惰性删除策略?这两种策略有什么区别?

答:Redis同时使用定时删除和惰性删除策略是为了实现更高效的过期键管理,定时删除策略可以确保大部分过期键都能被及时清理掉,避免内存浪费;而惰性删除策略可以保证每次访问的键都是最新的,提高数据访问性能,这两种策略各有优缺点,结合使用可以实现更好的效果。

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