Redis 删除策略*
1.过期数据
Redis中的数据特征
Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
XX ：具有时效性的数据
- -1 ：永久有效的数据
- -2 ：已经过期的数据或被删除的数据或未定义的数据
2.数据删除策略
- 定时删除
- 惰性删除
- 定期删除
redis数据保存策略
数据删除策略的目标
在内存占用与CPU占用之间寻找一种平衡，顾此失彼都会造成整体redis性能的下降，甚至引发服务器宕机或内存泄露
定时删除
?创建一个定时器，当key设置有过期时间，且过期时间到达时，由定时器任务立即执行对键的删除操作。
当前时间和expires中对过期时间一致时，定时器触发删除。
?优点：节省内存，到时间就删除，快速释放不必要的内存占用。
?缺点：CPU压力较大，无论CPU此时负载情况如何，均占用CPU来执行删除，会影响Redis服务器的响应时间和指令吞吐量。
总结：用处理器性能换取存储空间（拿时间换空间）
惰性删除
- 数据到达过期时间，不做处理。等下次访问该数据时执行删除
- 如果未过期，返回数据
- 发现已过期，删除，返回不存在
- 优点：节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除
- 缺点：内存压力很大，出现长期占用内存的数据
- 总结：用存储空间换取处理器性能（拿空间换时间）
定期删除
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Redis启动服务器初始化时，读取配置server.hz的值，默认为10
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每秒钟执行server.hz次**serverCron()**中的方法
定期删除:周期性轮询redis库中的时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度 -
优点1：CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置
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优点2：内存压力不是很大，长期占用内存的冷数据会被持续清理
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总结：周期性抽查存储空间 （随机抽查，重点抽查）
删除策略比对
- 定时删除 节约内存，无占用 不分时段占用CPU资源，频度高 拿时间换空间
- 惰性删除 内存占用严重 延时执行，CPU利用率高 拿空间换时间
- 定期删除 内存定期随机清理 每秒花费固定的CPU资源维护内存 随机抽查，重点抽查
逐出算法
当新数据进入redis时，如果内存不足怎么办？
- Redis使用内存存储数据，在执行每一个命令前，会调用freeMemoryIfNeeded()检测内存是否充足。如果内存不满足新加入数据的最低存储要求，redis要临时删除一些数据为当前指令清理存储空间。清理数据的策略称为逐出算法。
- 注意：逐出数据的过程不是100%能够清理出足够的可使用的内存空间，如果不成功则反复执行。当对所有数据尝试完毕后，如果不能达到内存清理的要求，将出现错误信息。
1.监测易失数据(会过期的数据集server.db[i].expries)
- volatile-lru: 挑选最近最少使用的数据淘汰
- volatile-lfu: 挑选最近使用次数最少的数据淘汰
- volatile-random: 任意选择数据淘汰
- volatile-ttl: 挑选即将过期的数据淘汰
2.检测全库的数据(所有数据集server.db[i].dict)
- allkeys-lru: 挑选最近最少使用的数据淘汰
- allkeys-lfu: 挑选最近使用次数最少的数据淘汰
- allkeys-random: 任意选择数据淘汰
3.放弃数据淘汰
- redis.conf文件中配置 maxmemory-policy noeviction
- no-enviction: 禁止数据淘汰, 会引发OOM(Out Of Memory)。Redis4.0的默认策略