为什么要删除数据
随着服务器的运行，Redis 中的数据量会越来越大，但并非每一条数据都是必须的，为了降低不必要的内存消耗，需要对 Redis 中的数据进行删除
Redis 的三种删除策略
定时删除
基本思想
当 key 设置有过期时间的时候，创建一个定时器，过期时间到达时，由定时器立即执行对 key 的删除
优点
缺点
- 无论当前 CPU 压力是否过大，都会立即占用 CPU 执行删除任务，影响 Redis 服务器响应时间和吞吐量
总结
定时删除是一种用 CPU 性能换取内存空间的删除策略
惰性删除
基本思想
数据到达过期时间后，不做处理，下次访问该数据时，删除该数据并返回不存在
本质上是在读写该数据前调用 expireIfNeeded() 方法
- 如果数据已经过期，那么 expireIfNeeded() 将该数据从数据库中删除
- 如果数据未过期，那么 expireIfNeeded() 不做处理
优点
- 节约 CPU 性能，只有当必须要删除时才执行删除任务
缺点
- 当长时间未获取某些过期数据后，会使得大量数据长期占用内存，造成内存压力过大
总结
惰性删除是一种用内存空间换取 CPU 性能的删除策略
定期删除
实现流程
- Redis 服务器初始化时，读取配置中 server.hz 的值，默认是 10
- 对服务器进行定时轮询，每秒执行 server.hz 次 serverCron() 函数
- serverCron() 函数中，通过 databasesCron() 函数对每个数据库进行轮询
- 通过?activeExpireCycle() 函数对每个数据库的 expires?空间进行检测，每次执行 250ms/server.hz
- 对该 expires 空间随机挑选 W 个 key 进行检测
- 如果 key 过期，则删除
- 如果一轮中删除的 key 数量＞0.25W ，再循环一轮（在剩下的 key 中重新随机挑选 W 个进行检测）
- 如果一轮中删除的 key 数量 ≤ 0.25W ，进行下一个数据库的 expires?空间的检测
在?redis.windows.conf（Linux 下为 redis.conf）中配置 hz 的值，用 info server 指令查看
总结
- 可以灵活的自定义检测频率，利用过期数据占比情况控制删除频率，保证了 CPU 占用不会过高
- 内存定期随机清理，一定程度上降低了内存压力
逐出（淘汰）策略
Redis 在执行指令前，会调用freeMemoryIfNeeded() 函数检测内存空间是否足够，若不足则会临时删除一些数据来为当前指令提供足够的内存空间，此时的删除策略称为逐出（淘汰）策略
相关配置
| 参数名 | 默认值 | 说明 |
|---|
| maxmemory | 0（表示不限制） | 最大可使用内存 | | maxmemory-samples | 5 | 每次随机选取待删除数据的个数 | | maxmemory-policy | volatile-lru（Redis4.0前） no-enviction（Redis4.0后） | 对挑选出来的数据进行删除的策略 |
检测易失数据
- volatile-lru（Least Recently Used）：最近最少使用算法，从设置了过期时间的 key 中选择最长时间没有使用的?key 删除
- volatile-lfu（Least Frequently Used）：最近最不经常使用算法，从设置了过期时间的 key 中选择某段时间内使用次数最少的 key 删除
- volatile-ttl（Time To Live）：从设置了过期时间的 key 中选择过期时间最早的 key 删除
- volatile-random：从设置了过期时间的 key 中，随机选择 key 删除
检测全库数据
-
allkeys-lru（Least Recently Used）：最近最少使用算法，从所有的 key 中选择最长时间没有使用的?key 删除 -
allkeys-lfu（Least Frequently Used）：最近最不经常使用算法，从所有的 key 中选择某段时间内使用次数最少的 key 删除 -
allkeys-random：从所有的 key 中，随机选择 key 删除
放弃逐出
- no-enviction：禁止逐出数据，当内存不足以容纳新数据时，写入操作就会报错，采用该策略可以保证数据不被丢失
|