8月4号建设部网站,做房产中介网站,建什么网站可以长期盈利,武昌做网站哪家好这里写目录标题一、Redis数据特征二、过期数据三、过期数据删除策略3.1 数据删除策略的目标3.2 定时删除3.3 惰性删除3.4 定期删除3.5 删除策略对比3.6 实际应用四、数据淘汰策略4.1 淘汰策略概述4.2 策略配置一、Redis数据特征 Redis是一种内存级数据库#xff0c;所有的数据…
这里写目录标题一、Redis数据特征二、过期数据三、过期数据删除策略3.1 数据删除策略的目标3.2 定时删除3.3 惰性删除3.4 定期删除3.5 删除策略对比3.6 实际应用四、数据淘汰策略4.1 淘汰策略概述4.2 策略配置一、Redis数据特征 Redis是一种内存级数据库所有的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。 TTL返回的值有三种情况正数-1-2
正数代表该数据在内存中还能存活的时间-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
二、过期数据 Redis内部每当我们设置一个键的过期时间时Redis就会将该键带上过期时间存放到一个过期字典中。 当我们查询一个键时Redis便首先检查该键是否存在过期字典中如果存在那就获取其过期时间。然后将过期时间和当前系统时间进行比对比系统时间大那就没有过期反之判定该键过期。
三、过期数据删除策略
3.1 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
针对过期数据要进行删除的时候都有哪些删除策略呢
1.定时删除2.惰性删除3.定期删除
3.2 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
优点节约内存到时就删除快速释放掉不必要的内存占用缺点CPU压力很大无论CPU此时负载量多高均占用CPU会影响redis服务器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
3.3 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我们需要判断
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时间换空间
3.4 定期删除
定时删除和惰性删除这两种方案都是走的极端那有没有折中方案
我们来讲redis的定期删除方案 Redis启动服务器初始化时读取配置server.hz的值默认为10 每秒钟执行server.hz次serverCron()--------databasesCron()---------activeExpireCycle() **activeExpireCycle()**对每个expires[*]逐一进行检测每次执行耗时250ms/server.hz 对某个expires[*]检测时随机挑选W个key检测 如果key超时删除key如果一轮中删除的key的数量W*25%循环该过程如果一轮中删除的key的数量≤W*25%检查下一个expires[*]0-15循环W取值ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值参数current_db用于记录activeExpireCycle() 进入哪个expires[*] 执行 如果activeExpireCycle()执行时间到期下次从current_db继续向下执行 总的来说定期删除就是周期性轮询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 特点1CPU性能占用设置有峰值检测频度可自定义设置 特点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 总结周期性抽查存储空间随机抽查重点抽查
3.5 删除策略对比
1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2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3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3.6 实际应用
实际应用场景Redis的过期删除策略就是惰性删除定期删除两种策略配合使用。 注Redis服务器没有使用定时删除这种策略惰性删除Redis的惰性删除策略由db.c/expireIfNeeded函数实现所有键读写命令执行之前都会调用expireIfNeeded函数对其进行检查如果过期则删除该键然后执行键不存在的操作未过期则不作操作继续执行原有的命令。
定期删除由redis.c/activeExpireCycle函数实现函数以一定频率执行每当Redis的服务器性执行redis.c/serverCron函数时activeExpireCycle函数就会被调用它在规定的时间内分多次遍历服务器中的各个数据库从数据库的expires字典中随机检查一部分键的过期时间并删除其中的过期键
四、数据淘汰策略
4.1 淘汰策略概述
什么叫数据淘汰策略什么样的应用场景需要用到数据淘汰策略
当新数据进入redis时如果内存不足怎么办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 如不能达到内存清理的要求将出现错误信息如下
(error) OOM command not allowed when used memory maxmemory4.2 策略配置
影响数据淘汰的相关配置如下
1最大可使用内存即占用物理内存的比例默认值为0表示不限制。生产环境中根据需求设定通常设置在50%以上
maxmemory ?mb2每次选取待删除数据的个数采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据
maxmemory-samples count3对数据进行删除的选择策略
maxmemory-policy policy那数据删除的策略policy到底有几种呢一共是3类8种
第一类检测易失数据可能会过期的数据集server.db[i].expires
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-ttl挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random任意选择数据淘汰[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rO91WUnz-1677378276118)(file://E:\邓俊东学习\Redis\1.Redis高级\讲义-md版本\img\lru.png?msec1677376247604)]
第二类检测全库数据所有数据集server.db[i].dict
allkeys-lru挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeLyRs-lfu挑选最近使用次数最少的数据淘汰
allkeys-random任意选择数据淘汰相当于随机第三类放弃数据驱逐
no-enviction驱逐禁止驱逐数据(redis4.0中默认策略)会引发OOM(Out Of Memory)注意这些策略是配置到哪个属性上怎么配置如下所示
maxmemory-policy volatile-lru数据淘汰策略配置依据
使用INFO命令输出监控信息查询缓存 hit 和 miss 的次数根据业务需求调优Redis配置
