深入分析Redis過期策略及實現原理

2022-09-20 22:57:10 字數 2201 閱讀 6493

我們在使用redis時,一般會設定乙個過期時間,當然也有不設定過期時間的,也就是永久不過期。

當我們設定了過期時間,redis是如何判斷是否過期,以及根據什麼策略來進行刪除的。

expire key time(以秒為單位)--這是最常用的方式

setex(string key, int seconds, string value)--字串獨有的方式

注:除了字串自己獨有設定過期時間的方法外,其他方法都需要依靠expire方法來設定時間如果沒有設定時間,那快取就是永不過期如果設定了過期時間,之後又想讓快取永不過期,使用persist key

定時刪除

含義:在設定key的過期時間的同時,為該key建立乙個定時器,讓定時器在key的過期時間來臨時,對key進行刪除

優點:保證記憶體被盡快釋放

缺點:若過期key很多,刪除這些key會占用很多的cpu時間,在cpu時間緊張的情況下,cpu不能把所有的時間用來做要緊的事兒,還需要去花時間刪除這些key定時器的建立耗時,若為每乙個設定過期時間的key建立乙個定時器(將會有大量的定時器產生),效能影響嚴重

懶漢式式刪除

含義:key過期的時候不刪除,每次通過key獲取值的時候去檢查是否過期,若過期,則刪除,返回null。

優點:刪除操作只發生在通過key取值的時候發生,而且只刪除當前key,所以對cpu時間的占用是比較少的,而且此時的刪除是已經到了非做不可的地步(如果此時還不刪除的話,我們就會獲取到了已經過期的key了)

缺點:若大量的key在超出超時時間後,很久一段時間內,都沒有被獲取過,那麼可能發生記憶體洩露(無用的垃圾占用了大量的記憶體)

定期刪除

含義:每隔一段時間執行一次刪除過期key操作

優點:通過限制刪除操作的時長和頻率,來減少刪除操作對cpu時間的占用--處理"定時刪除"的缺點定期刪除過期key--處理"懶漢式刪除"的缺點

缺點:在記憶體友好方面,不如"定時刪除"(會造成一定的記憶體占用,但是沒有懶漢式那麼占用記憶體)

在cpu時間友好方面,不如"懶漢式刪除"(會定期的去進行比較和刪除操作,cpu方面不如懶漢式,但是比定時好)

難點:合理設定刪除操作的執行時長(每次刪除執行多長時間)和執行頻率(每隔多長時間做一次刪除)(這個要根據伺服器運**況來定了),每次執行時間太長,或者執行頻率太高對cpu都是一種壓力。

每次進行定期刪除操作執行之後,需要記錄遍歷迴圈到了哪個標誌位,以便下一次定期時間來時,從上次位置開始進行迴圈遍歷

說明: memcached只是用了惰性刪除,而redis

同時使用了惰性刪除與定期刪除,這也是二者的乙個不同點(可以看做是redis優於memcached的一點)。

對於懶漢式刪除而言,並不是只有獲取key的時候才會檢查key是否過期,在某些設定key的方法上也會檢查(eg.setnx key2 value2:該方法類似於memcached的add方法,如果設定的key2已經存在,那麼該方法返回false,什麼都不做;如果設定的key2不存在,那麼該方法設定快取key2-value2。

假設呼叫此方法的時候,發現redis中已經存在了key2,但是該key2已經過期了,如果此時不執行刪除操作的話,setnx方法將會直接返回false,也就是說此時並沒有重新設定key2-value2成功,所以對於一定要在setnx執行之前,對key2進行過期檢查)。

懶漢式刪除+定期刪除

懶漢式刪除流程:

在進行get或setnx等操作時,先檢查key是否過期;若過期,刪除key,然後執行相應操作;若沒過期,直接執行相應操作;

定期刪除流程(簡單而言,對指定個數個庫的每乙個庫隨機刪除小於等於指定個數個過期key):

遍歷每個資料庫(就是redis.conf中配置的"database"數量,預設為16)檢查當前庫中的指定個數個key(預設是每個庫檢查20個key,注意相當於該迴圈執行20次,迴圈體是下邊的描述)如果當前庫中沒有乙個key設定了過期時間,直接執行下乙個庫的遍歷隨機獲取乙個設定了過期時間的key,檢查該key是否過期,如果過期,刪除key判斷定期刪除操作是否已經達到指定時長,若已經達到,直接退出定期刪除。對於定期刪除,在程式中有乙個全域性變數current_db來記錄下乙個將要遍歷的庫,假設有16個庫,我們這一次定期刪除遍歷了10個,那此時的current_db就是11,下一次定期刪除就從第11個庫開始遍歷,假設current_db等於15了,那麼之後遍歷就再從0號庫開始(此時current_db==0)

在實際中,如果我們要自己設計過期策略,在使用懶漢式刪除+定期刪除時,控制時長和頻率這個尤為關鍵,需要結合伺服器效能,已經併發量等情況進行調整,以致最佳。

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