Redis内存策略

Redis之所以性能强，最主要的原因就是基于内存存储。然而单节点的Redis其内存大小不宜过大，会影响持久化或主从同步性能。我们可以通过修改配置文件来设置Redis的最大内存：

 # 格式：
 # maxmemory <bytes>
 # 例如：
 maxmemory 1gb

当内存使用达到上限时，就无法存储更多数据了。为了解决这个问题，Redis提供了一些策略实现内存回收。

内存过期策略

在学习Redis缓存的时候我们说过，可以通过expire命令给Redis的key设置TTL（存活时间）。

当key的TTL到期以后，再次访问name返回的是nil，说明这个key已经不存在了，对应的内存也得到释放。从而起到内存回收的目的。

Redis本身是一个典型的key-value内存存储数据库，因此所有的key、value都保存在之前学习过的Dict结构中。不过在其database结构体中，有两个Dict：一个用来记录key-value；另一个用来记录key-TTL。

 typedef struct redisDb {
     dict *dict;                 /* 存放所有key及value的地方，也被称为keyspace*/
     dict *expires;              /* 存放每一个key及其对应的TTL存活时间，只包含设置了TTL的key*/
     dict *blocking_keys;        /* Keys with clients waiting for data (BLPOP)*/
     dict *ready_keys;           /* Blocked keys that received a PUSH */
     dict *watched_keys;         /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */
     int id;                     /* Database ID，0~15 */
     long long avg_ttl;          /* 记录平均TTL时长 */
     unsigned long expires_cursor; /* expire检查时在dict中抽样的索引位置. */
     list *defrag_later;         /* 等待碎片整理的key列表. */
 } redisDb;

惰性删除

惰性删除：顾明思议并不是在TTL到期后就立刻删除，而是在访问一个key的时候，检查该key的存活时间，如果已经过期才执行删除。

 // 查找一个key执行写操作
 robj *lookupKeyWriteWithFlags(redisDb *db, robj *key, int flags) {
     // 检查key是否过期
     expireIfNeeded(db,key);
     return lookupKey(db,key,flags);
 }
 // 查找一个key执行读操作
 robj *lookupKeyReadWithFlags(redisDb *db, robj *key, int flags) {
     robj *val;
     // 检查key是否过期•    if (expireIfNeeded(db,key) == 1) {
         // ...略
     }
     return NULL;
 }

 int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
     // 判断是否过期，如果未过期直接结束并返回0
     if (!keyIsExpired(db,key)) return 0;
     // ... 略
     // 删除过期key
     deleteExpiredKeyAndPropagate(db,key);
     return 1;
 }

周期删除

周期删除：顾明思议是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的key，然后执行删除。执行周期有两种：

Redis服务初始化函数initServer()中设置定时任务，按照server.hz的频率来执行过期key清理，模式为SLOW
Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数，执行过期key清理，模式为FAST

 // server.c
 void initServer(void){
     // ...
     // 创建定时器，关联回调函数serverCron，处理周期取决于server.hz，默认10
     aeCreateTimeEvent(server.el, 1, serverCron, NULL, NULL) 
 }

 // server.c
 int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
     // 更新lruclock到当前时间，为后期的LRU和LFU做准备
     unsigned int lruclock = getLRUClock();
     atomicSet(server.lruclock,lruclock);
     // 执行database的数据清理，例如过期key处理
     databasesCron();
 }

 void databasesCron(void) {
     // 尝试清理部分过期key，清理模式默认为SLOW
     activeExpireCycle(
           ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW);
 }

 void beforeSleep(struct aeEventLoop *eventLoop){
     // ...
     // 尝试清理部分过期key，清理模式默认为FAST
     activeExpireCycle(
          ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST);
 }

SLOW模式（低频高时长）规则：

执行频率受server.hz影响，默认为10，即每秒执行10次，每个执行周期100ms。
执行清理耗时不超过一次执行周期的25%.默认slow模式耗时不超过25ms
逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
如果没达到时间上限（25ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

FAST模式（高频低时长）规则（过期key比例小于10%不执行）：

执行频率受beforeSleep()调用频率影响，但两次FAST模式间隔不低于2ms
执行清理耗时不超过1ms
逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
如果没达到时间上限（1ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束

内存淘汰策略

内存淘汰：就是当Redis内存使用达到设置的上限时，主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程。Redis会在处理客户端命令的方法processCommand()中尝试做内存淘汰：

 int processCommand(client *c) {
     // 如果服务器设置了server.maxmemory属性，并且并未有执行lua脚本
     if (server.maxmemory && !server.lua_timedout) {
         // 尝试进行内存淘汰performEvictions
         int out_of_memory = (performEvictions() == EVICT_FAIL);
         // ...
         if (out_of_memory && reject_cmd_on_oom) {
             rejectCommand(c, shared.oomerr);
             return C_OK;
         }
         // ....
     }
 }

淘汰策略

Redis支持8种不同策略来选择要删除的key：

noeviction：不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。
volatile-ttl：对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰
allkeys-random：对全体key ，随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
volatile-random：对设置了TTL的key ，随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选。
allkeys-lru：对全体key，基于LRU算法进行淘汰
volatile-lru：对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰
allkeys-lfu：对全体key，基于LFU算法进行淘汰
volatile-lfu：对设置了TTL的key，基于LFI算法进行淘汰

LRU（Least Recently Used），最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。

LFU（Least Frequently Used），最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。

那么，如何统计LRU和LFU呢？ Redis的数据都会被封装为RedisObject结构：

 typedef struct redisObject {
     unsigned type:4;        // 对象类型
     unsigned encoding:4;    // 编码方式
     unsigned lru:LRU_BITS;  // LRU：以秒为单位记录最近一次访问时间，长度24bit
               // LFU：高16位以分钟为单位记录最近一次访问时间，低8位记录逻辑访问次数
     int refcount;           // 引用计数，计数为0则可以回收
     void *ptr;              // 数据指针，指向真实数据
 } robj;

LFU的访问次数之所以叫做逻辑访问次数，是因为并不是每次key被访问都计数，而是通过运算：