redis 数据删除策略和逐出算法的问题小结

/*
 * 为执行写入操作而取出键 key 在数据库 db 中的值。
 *
 * 和 lookupKeyRead 不同，这个函数不会更新服务器的命中/不命中信息。
 *
 * 找到时返回值对象，没找到返回 NULL 。
 */
robj *lookupKeyWrite(redisDb *db, robj *key) {

 // 删除过期键
 expireIfNeeded(db,key);

 // 查找并返回 key 的值对象
 return lookupKey(db,key);
}

/*
 * 为执行读取操作而取出键 key 在数据库 db 中的值。
 *
 * 并根据是否成功找到值，更新服务器的命中/不命中信息。
 *
 * 找到时返回值对象，没找到返回 NULL 。
 */
robj *lookupKeyRead(redisDb *db, robj *key) {
 robj *val;

 // 检查 key 释放已经过期
 expireIfNeeded(db,key);

 // 从数据库中取出键的值
 val = lookupKey(db,key);

 // 更新命中/不命中信息
 if (val == NULL)
 server.stat_keyspace_misses++;
 else
 server.stat_keyspace_hits++;

 // 返回值
 return val;
}

/*
 * 检查 key 是否已经过期，如果是的话，将它从数据库中删除。
 *
 * 返回 0 表示键没有过期时间，或者键未过期。
 *
 * 返回 1 表示键已经因为过期而被删除了。
 */
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {

 // 取出键的过期时间
 mstime_t when = getExpire(db,key);
 mstime_t now;

 // 没有过期时间
 if (when < 0) return 0; /* No expire for this key */

 /* Don't expire anything while loading. It will be done later. */
 // 如果服务器正在进行载入，那么不进行任何过期检查
 if (server.loading) return 0;

 // 当服务器运行在 replication 模式时
 // 附属节点并不主动删除 key
 // 它只返回一个逻辑上正确的返回值
 // 真正的删除操作要等待主节点发来删除命令时才执行
 // 从而保证数据的同步
 if (server.masterhost != NULL) return now > when;

 // 运行到这里，表示键带有过期时间，并且服务器为主节点

 /* Return when this key has not expired */
 // 如果未过期，返回 0
 if (now <= when) return 0;

 /* Delete the key */
 server.stat_expiredkeys++;

 // 向 AOF 文件和附属节点传播过期信息
 propagateExpire(db,key);

 // 发送事件通知
 notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_EXPIRED,
 "expired",key,db->id);

 // 将过期键从数据库中删除
 return dbDelete(db,key);
}

/*
 * 返回字典中包含键 key 的节点
 *
 * 找到返回节点，找不到返回 NULL
 *
 * T = O(1)
 */
dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)
{
 dictEntry *he;
 unsigned int h, idx, table;

 // 字典（的哈希表）为空
 if (d->ht[0].size == 0) return NULL; /* We don't have a table at all */

 // 如果条件允许的话，进行单步 rehash
 if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);

 // 计算键的哈希值
 h = dictHashKey(d, key);
 // 在字典的哈希表中查找这个键
 // T = O(1)
 for (table = 0; table <= 1; table++) {

 // 计算索引值
 idx = h & d->ht[table].sizemask;

 // 遍历给定索引上的链表的所有节点，查找 key
 he = d->ht[table].table[idx];
 // T = O(1)
 while(he) {

 if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
 return he;

 he = he->next;
 }

 // 如果程序遍历完 0 号哈希表，仍然没找到指定的键的节点
 // 那么程序会检查字典是否在进行 rehash ，
 // 然后才决定是直接返回 NULL ，还是继续查找 1 号哈希表
 if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;
 }

 // 进行到这里时，说明两个哈希表都没找到
 return NULL;
}

way1 : config get hz # "hz" "10"
way2 : info server # server.hz 10

int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
 // 略去多无关代码

 /* We need to do a few operations on clients asynchronously. */
 // 检查客户端，关闭超时客户端，并释放客户端多余的缓冲区
 clientsCron();

 /* Handle background operations on Redis databases. */
 // 对数据库执行各种操作
 databasesCron(); /* ！我们关注的方法！ */

// 对数据库执行删除过期键，调整大小，以及主动和渐进式 rehash
void databasesCron(void) {

 // 判断是否是主服务器 如果是 执行主动过期键清除
 if (server.active_expire_enabled && server.masterhost == NULL)
 // 清除模式为 CYCLE_SLOW ，这个模式会尽量多清除过期键
 activeExpireCycle(ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW);

 // 在没有 BGSAVE 或者 BGREWRITEAOF 执行时，对哈希表进行 rehash
 if (server.rdb_child_pid == -1 && server.aof_child_pid == -1) {
 static unsigned int resize_db = 0;
 static unsigned int rehash_db = 0;
 unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
 unsigned int j;

 /* Don't test more DBs than we have. */
 // 设定要测试的数据库数量
 if (dbs_per_call > server.dbnum) dbs_per_call = server.dbnum;

 /* Resize */
 // 调整字典的大小
 for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
 tryResizeHashTables(resize_db % server.dbnum);
 resize_db++;
 }

 /* Rehash */
 // 对字典进行渐进式 rehash
 if (server.activerehashing) {
 for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
 int work_done = incrementallyRehash(rehash_db % server.dbnum);
 rehash_db++;
 if (work_done) {
  /* If the function did some work, stop here, we'll do
  * more at the next cron loop. */
  break;
 }
 }
 }
 }
}

void activeExpireCycle(int type) {
 // 静态变量，用来累积函数连续执行时的数据
 static unsigned int current_db = 0; /* Last DB tested. */
 static int timelimit_exit = 0; /* Time limit hit in previous call"htmlcode">

if (server.active_expire_enabled && server.masterhost == NULL) // 判断是否是主节点 从节点不需要执行activeExpireCycle()函数。
 // 清除模式为 CYCLE_SLOW ，这个模式会尽量多清除过期键
 activeExpireCycle(ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW);


随机个数
redis.config.ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 决定每次循环从数据库 expire中随机挑选值的个数
逐出算法
如果不限制 reids 对内存使用的限制，它将会使用全部的内存。可以通过 config.memory 来指定redis 对内存的使用量 。
下面是redis 配置文件中的说明

543 # Set a memory usage limit to the specified amount of bytes.

 544 # When the memory limit is reached Redis will try to remove keys

 545 # according to the eviction policy selected (see maxmemory-policy).

 546 #

 547 # If Redis can't remove keys according to the policy, or if the policy is

 548 # set to 'noeviction', Redis will start to reply with errors to commands

 549 # that would use more memory, like SET, LPUSH, and so on, and will continue

 550 # to reply to read-only commands like GET.

 551 #

 552 # This option is usually useful when using Redis as an LRU or LFU cache, or to

 553 # set a hard memory limit for an instance (using the 'noeviction' policy).

 554 #

 555 # WARNING: If you have replicas attached to an instance with maxmemory on,

 556 # the size of the output buffers needed to feed the replicas are subtracted

 557 # from the used memory count, so that network problems / resyncs will

 558 # not trigger a loop where keys are evicted, and in turn the output

 559 # buffer of replicas is full with DELs of keys evicted triggering the deletion

 560 # of more keys, and so forth until the database is completely emptied.

 561 #

 562 # In short... if you have replicas attached it is suggested that you set a lower

 563 # limit for maxmemory so that there is some free RAM on the system for replica

 564 # output buffers (but this is not needed if the policy is 'noeviction').

 

将内存使用限制设置为指定的字节。当已达到内存限制Redis将根据所选的逐出策略（请参阅maxmemory策略）尝试删除数据。
如果Redis无法根据逐出策略移除密钥，或者策略设置为“noeviction”，Redis将开始对使用更多内存的命令（如set、LPUSH等）进行错误回复，并将继续回复只读命令，如GET。
当将Redis用作LRU或LFU缓存或设置实例的硬内存限制（使用“noeviction”策略）时，此选项通常很有用。
警告：如果将副本附加到启用maxmemory的实例，则将从已用内存计数中减去馈送副本所需的输出缓冲区的大小，这样，网络问题/重新同步将不会触发收回密钥的循环，而副本的输出缓冲区将充满收回的密钥增量，从而触发删除更多键，依此类推，直到数据库完全清空。
简而言之。。。如果附加了副本，建议您设置maxmemory的下限，以便系统上有一些空闲RAM用于副本输出缓冲区（但如果策略为“noeviction”，则不需要此限制）。

驱逐策略的配置

Maxmemery-policy volatile-lru

当前已用内存超过 maxmemory 限定时，触发主动清理策略
易失数据清理
volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）
volatile-random：随机删除即将过期key
volatile-ttl ： 删除即将过期的
volatile-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
全部数据清理
allkeys-lru ： 删除lru算法的key
allkeys-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
allkeys-random：随机删除
禁止驱逐
(Redis 4.0 默认策略)
noeviction ： 永不过期，返回错误当mem_used内存已经超过maxmemory的设定，对于所有的读写请求都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下，可能会反复触发主动清理策略，导致请求会有一定的延迟。
清理时会根据用户配置的maxmemory-policy来做适当的清理（一般是LRU或TTL），这里的LRU或TTL策略并不是针对redis的所有key，而是以配置文件中的maxmemory-samples个key作为样本池进行抽样清理。
maxmemory-samples在redis-3.0.0中的默认配置为5，如果增加，会提高LRU或TTL的精准度，redis作者测试的结果是当这个配置为10时已经非常接近全量LRU的精准度了，并且增加maxmemory-samples会导致在主动清理时消耗更多的CPU时间，建议：
1 尽量不要触发maxmemory，最好在mem_used内存占用达到maxmemory的一定比例后，需要考虑调大hz以加快淘汰，或者进行集群扩容。
2 如果能够控制住内存，则可以不用修改maxmemory-samples配置；如果Redis本身就作为LRU cache服务（这种服务一般长时间处于maxmemory状态，由Redis自动做LRU淘汰），可以适当调大maxmemory-samples。
这里提一句，实际上redis根本就不会准确的将整个数据库中最久未被使用的键删除，而是每次从数据库中随机取5个键并删除这5个键里最久未被使用的键。上面提到的所有的随机的操作实际上都是这样的，这个5可以用过redis的配置文件中的maxmemeory-samples参数配置。
数据逐出策略配置依据
使用INFO命令输出监控信息，查询缓存int和miss的次数，根据业务需求调优Redis配置。
总结