【云原生进阶之PaaS中间件】第一章Redis-1.4过期策略

1 设置带过期时间的 key

# 时间复杂度：O（1），最常用方式
expire key seconds
 
# 字符串独有方式
setex(String key, int seconds, String value)

        除了string独有设置过期时间的方法，其他类型都需依靠expire方法设置时间，若：

• 未设置时间，则缓存永不过期
• 设置过期时间，但之后又想让缓存永不过期，使用persist

        设置key的过期时间。超时后，将会自动删除该key。在Redis的术语中一个key的相关超时是volatile的。

        生存时间可以通过使用 DEL 命令来删除整个 key 来移除，或者被 SET 和 GETSET 命令覆写(overwrite)。这意味着，如果一个命令只是修改(alter)一个带生存时间的 key 的值而不是用一个新的 key 值来代替(replace)它的话，那么生存时间不会被改变。 如使用 INCR 递增key的值，执行 LPUSH 将新值推到 list 中或用 HSET 改变hash的field，这些操作都使超时保持不变。

• 使用 PERSIST 命令可以清除超时，使其变成一个永久key；
• 若 key 被 RENAME 命令修改，相关的超时时间会转移到新key；
• 若 key 被 RENAME 命令修改，比如原来就存在 Key_A，然后调用 RENAME Key_B Key_A 命令，这时不管原来 Key_A 是永久的还是设为超时的，都会由Key_B的有效期状态覆盖；

注意，使用非正超时调用 EXPIRE/PEXPIRE 或具有过去时间的 EXPIREAT/PEXPIREAT 将导致key被删除而不是过期（因此，发出的key事件将是 del，而不是过期）。

1.1 刷新过期时间

        对已经有过期时间的key执行EXPIRE操作，将会更新它的过期时间。有很多应用有这种业务场景，例如记录会话的session。

1.2 Redis 之前的 2.1.3 的差异

        在 Redis 版本之前 2.1.3 中，使用更改其值的命令更改具有过期集的密钥具有完全删除key的效果。由于现在修复的复制层中存在限制，因此需要此语义。

        EXPIRE 将返回 0，并且不会更改具有超时集的键的超时。

1.3 返回值

• 1，如果成功设置过期时间。
• 0，如果key不存在或者不能设置过期时间。

1.4 示例

        假设有一 Web 服务，对用户最近访问的最新 N 页感兴趣，这样每个相邻页面视图在上一个页面之后不超过 60 秒。从概念上讲，可以将这组页面视图视为用户的导航会话，该会话可能包含有关ta当前正在寻找的产品的有趣信息，以便你可以推荐相关产品。

        可使用以下策略轻松在 Redis 中对此模式建模：每次用户执行页面视图时，您都会调用以下命令：

MULTI
RPUSH pagewviews.user: http://.....
EXPIRE pagewviews.user: 60
EXEC

        如果用户空闲超过 60 秒，则将删除该key，并且仅记录差异小于 60 秒的后续页面视图。此模式很容易修改，使用 INCR 而不是使用 RPUSH 的列表。

1.5 带过期时间的 key

        通常，创建 Redis 键时没有关联的存活时间。key将永存，除非用户以显式方式（例如 DEL 命令）将其删除。

        EXPIRE 族的命令能够将过期项与给定key关联，但代价是该key使用的额外内存。当key具有过期集时，Redis 将确保在经过指定时间时删除该key。

        可使用 EXPIRE 和 PERSIST 命令（或其他严格命令）更新或完全删除生存的关键时间。

1.6 过期精度

        在 Redis 2.4 中，过期可能不准确，并且可能介于 0 到 1 秒之间。

        Redis 2.6，过期误差从 0 到 1 毫秒。

1.7 过期和持久化

        过期信息的键存储为绝对 Unix 时间戳（Redis 版本 2.6 或更高版本为毫秒）。这意味着即使 Redis 实例不处于活动状态，时间也在流动。

        要使过期工作良好，必须稳定计算机时间。若将 RDB 文件从两台计算机上移动，其时钟中具有大 desync，则可能会发生有趣的事情（如加载时加载到过期的所有key）。

        即使运行时的实例，也始终会检查计算机时钟，例如，如果将一个key设置为 1000 秒，然后在将来设置计算机时间 2000 秒，则该key将立即过期，而不是持续 1000 秒。

2 过期策略

        Redis 所有的数据结构都可以设置过期时间，时间一到，就会自动删除。你可以想象 Redis 内部有一个死神，时刻盯着所有设置了过期时间的 key，寿命一到就会立即收割。

  你还可以进一步站在死神的角度思考，会不会因为同一时间太多的 key 过期，以至于忙不过来。同时因为 Redis 是单线程的，收割的时间也会占用线程的处理时间，如果收割的太过于繁忙，会不会导致线上读写指令出现卡顿。在过期这件事上，Redis 非常小心。

2.1 过期 key 集合

  redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中，以后会定时遍历这个字典来删除到期的 key。除了定时遍历之外，它还会使用惰性策略来删除过期的 key，所谓惰性策略就是在客户端访问这个 key 的时候，redis 对 key 的过期时间进行检查，如果过期了就立即删除。定时删除是集中处理，惰性删除是零散处理。

2.2 定时扫描策略

  Redis 默认会每秒进行十次过期扫描，过期扫描不会遍历过期字典中所有的 key，而是采用了一种简单的贪心策略。

1. 从过期字典中随机 20 个 key；
2. 删除这 20 个 key 中已经过期的 key；
3. 如果过期的 key 比率超过 1/4，那就重复步骤 1；

  同时，为了保证过期扫描不会出现循环过度，导致线程卡死现象，算法还增加了扫描时间的上限，默认不会超过 25ms。

  设想一个大型的 Redis 实例中所有的 key 在同一时间过期了，会出现怎样的结果？

  毫无疑问，Redis 会持续扫描过期字典 (循环多次)，直到过期字典中过期的 key 变得稀疏，才会停止 (循环次数明显下降)。这就会导致这期间线上读写 QPS 下降明显。还有另外一种原因是内存管理器需要频繁回收内存页，这也会产生一定的 CPU 消耗。

  这里解析一下，假如单台 Redis 读写请求 QPS 是 10w，也就是每个请求需要 0.00001s 来完成，每秒执行十次过期扫描，每次过期扫描都达到上限 25ms，那么每秒过期扫描总花费 0.25s，相当于 QPS 降低了 2.5W。

  所以业务开发人员一定要注意过期时间，如果有大批量的 key 过期，要给过期时间设置一个随机范围，而不能全部在同一时间过期。

#在目标过期时间上增加一天的随机时间
 
redis.expire_at(key, random.randint(86400) + expire_ts)

2.3 从库的过期策略

  从库不会进行过期扫描，从库对过期的处理是被动的。主库在 key 到期时，会在 AOF 文件里增加一条 del 指令，同步到所有的从库，从库通过执行这条 del 指令来删除过期的 key。

  因为指令同步是异步进行的，所以主库过期的 key 的 del 指令没有及时同步到从库的话，会出现主从数据的不一致，主库没有的数据在从库里还存在。

2.4 懒惰删除策略

        Redis 为什么要懒惰删除(lazy free)？

        删除指令 del 会直接释放对象的内存，大部分情况下，这个指令非常快，没有明显延迟。不过如果删除的 key 是一个非常大的对象，比如一个包含了千万元素的 hash，又或者在使用 FLUSHDB 和 FLUSHALL 删除包含大量键的数据库时，那么删除操作就会导致单线程卡顿。

        redis 4.0 引入了 lazyfree 的机制，它可以将删除键或数据库的操作放在后台线程里执行， 从而尽可能地避免服务器阻塞。

2.4.1 unlink指令

        unlink 指令，它能对删除操作进行懒处理，丢给后台线程来异步回收内存。

unlink key
 
OK

2.4.2 flush指令

        flushdb 和 flushall 指令，用来清空数据库，这也是极其缓慢的操作。Redis 4.0 同样给这两个指令也带来了异步化，在指令后面增加 async 参数就可以将整棵大树连根拔起，扔给后台线程慢慢焚烧。

flushall async
 
OK

2.4.3 异步队列

        主线程将对象的引用从「大树」中摘除后，会将这个 key 的内存回收操作包装成一个任务，塞进异步任务队列，后台线程会从这个异步队列中取任务。任务队列被主线程和异步线程同时操作，所以必须是一个线程安全的队列。 不是所有的 unlink 操作都会延后处理，如果对应 key 所占用的内存很小，延后处理就没有必要了，这时候 Redis 会将对应的 key 内存立即回收，跟 del 指令一样。

2.5 惰性删除流程

        在进行get或setnx等操作时，先检查key是否过期：

• 若过期，删除key，然后执行相应操作；
• 若没过期，直接执行相应操作；

2.5.1 RDB处理过期key

        过期key对RDB无影响：

• 从内存数据库持久化数据到RDB文件，持久化key之前，会检查是否过期，过期的key不进入RDB文件；

• 从RDB文件恢复数据到内存数据库，数据载入数据库之前，会对Key进行过期检查，若过期，不导入数据库（主库情况）；

2.5.2 AOF处理过期Key

        过期key对AOF没有任何影响。

2.5.2.1 从内存数据库持久化到AOF文件

• 当key过期后，还没有被删除，此时进行执行持久化操作（该key不会进入aof文件，因为没有发生修改命令）
• 当key过期后，在发生删除操作时，程序会向aof文件追加一条del命令（在将来的以aof文件恢复数据的时候该过期的键就会被删掉）

2.5.2.2 AOF重写

        重写时，会先判断key是否过期，已过期的key不会重写到aof文件

2.5.2.3 在复制链路和 AOF 文件中处理过期的方式

        为了在不牺牲一致性的情况下获得正确行为，当key过期时，DEL 操作将同时在 AOF 文件中合成并获取所有附加的从节点。这样，过期的这个处理过程集中到主节点中，还没有一致性错误的可能性。

        但是，虽然连接到主节点的从节点不会独立过期key（但会等待来自master的 DEL），但它们仍将使用数据集中现有过期的完整状态，因此，当选择slave作为master时，它将能够独立过期key，完全充当master。

        默认每台Redis服务器有16个数据库，默认使用0号数据库，所有的操作都是对0号数据库的操作

# 设置数据库数量。默认为16个库，默认使用DB 0，可使用"select 1"来选择一号数据库
# 注意：由于默认使用0号数据库，那么我们所做的所有的缓存操作都存在0号数据库上，
# 当你在1号数据库上去查找的时候，就查不到之前set过的缓存
# 若想将0号数据库上的缓存移动到1号数据库，可以使用"move key 1"
databases 16

• memcached只是用了惰性删除，而redis同时使用了惰性删除与定期删除，这也是二者的一个不同点（可以看做是redis优于memcached的一点）
• 对于惰性删除而言，并不是只有获取key的时候才会检查key是否过期，在某些设置key的方法上也会检查（eg.setnx key2 value2：该方法类似于memcached的add方法，如果设置的key2已经存在，那么该方法返回false，什么都不做；如果设置的key2不存在，那么该方法设置缓存key2-value2。假设调用此方法的时候，发现redis中已经存在了key2，但是该key2已经过期了，如果此时不执行删除操作的话，setnx方法将会直接返回false，也就是说此时并没有重新设置key2-value2成功，所以对于一定要在setnx执行之前，对key2进行过期检查）

        可是，很多过期key，你没及时去查，定期删除也漏掉了，大量过期key堆积内存，Redis内存殆耗尽！因此内存满时，还需有内存淘汰机制！这就是 Redis 自己 主动删除 数据了！

3 Redis 内存淘汰机制

        Redis 数据库可以通过配置文件来配置最大缓存，当写入的数据发现没有足够的内存可用的时候，Redis 会触发内存淘汰机制。Redis 为了满足多样化场景，提供了八种策略，可以在 redis.config 文件中配置：

1. volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
2. volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰
3. volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰
4. volatile-lfu：从已设置过期时间的数据集中挑选使用频率最低的数据淘汰
5. allkeys-lru：从所有数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
6. allkeys-lfu：从所有数据集中挑选使用频率最低的数据淘汰
7. allkeys-random：从所有数据集中任意选择数据淘汰
8. noenviction：不回收任何数据，返回一个写操作的错误信息。这也是默认策略

参考链接

Redis 详解_罗志宏的博客-CSDN博客

Redis 的过期策略_redis key过期策略_胖虎·的博客-CSDN博客

Redis键过期策略详解-云社区-华为云

详细聊聊Redis的过期策略_Redis_脚本之家

Redis的过期策略以及内存淘汰机制_redis过期策略以及内存淘汰机制_Felix-Yuan的博客-CSDN博客

Redis 详解_王叮咚的博客-CSDN博客