Redis缓存过期与内存淘汰

• Redis中有个设置时间过期的功能，即对存储在redis 数据库中的值可以设置一个过期时间，到了过期时间，key会被删除
• 如果内存空间满了，再往Redis里面插入数据，就会触发缓存淘汰机制

  缓存过期策略

  作为一个缓存数据库，这是非常实用的。我们set key的时候，都可以给一个expire_time, 就是过期时间，通过过期时间我们可以指定这个key可以存活的时间。

那么，到了过期时间后，这些key是怎么被删除的呢？

• 缓存过期是在 Key 超过 expire_time 后，从内存中删除，减少内存空间的占用
• 不同策略的定义、优点和缺点都是不同的。Redis 的过期策略主要有三种实现方式：

定时删除：

对于每一个有过期时间的 Key，创建一个定时器，到过期时间后立即删除；

• 优点：保存内存可以尽快释放，减少过期 Key 对内存空间的占用；
• 缺点：占用大量的 CPU 资源去处理定时器，影响缓存的吞吐量，这和 Redis 设计追求性能的设定不符，所以一般不会采用这种策略。

  惰性删除：

  过期的 Key 不做处理，只有当访问这个 Key 时才会判断是否过期，过期则删除；
• 优点：删除操作只有在访存的时候才可能执行，对 CPU 的占用做到了最小。
• 缺点：如果内存中大量的 Key 均过期，且一段时间内没有被访问，会占用大量内存。

  定期删除：

  每隔一段时间(默认100ms)全量扫描设置了过期时间的 Key，如果失效则从内存中删除，否则不做处理；
• 优点：通过限制定时的频率，来减少对 CPU 的占用和对内存的占用；
• 缺点：作为一种折中的方案，在内存友好方面，不如定时删除策略；在 CPU 友好方面，不如惰性删除。使用时的表现非常依赖配置的定期频率。

  内存淘汰机制

  但是仅仅通过设置过期时间还是有问题的。如果定期删除漏掉了很多过期key,然后你也
  没及时去查，也就没走惰性删除，此时会有大量过期key堆积在内存里，导致redis内存耗
  尽了
  redis内存淘汰机制就横空出世了，缓存过期策略和内存淘汰机制是非常容易混淆的两个概念，两者的目的是不同的。
• 缓存过期策略：针对过期 Key ，从内存中移除的方式。
• 内存淘汰机制：针对 Redis 内存不足时，业务还在继续往 Redis 追加内容，如何处理已有的内容。

八种淘汰策略

• volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 key；
• allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key；
• volatile-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，在过期密集的键中，使用 LFU 算法进行删除 key；
• allkeys-lfu：当内存不足以容纳新写入数据时，对所有的 key 执行 LFU 算法筛选过期；
• volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期的键中，随机删除一个 key；
• allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，随机删除一个或者多个 key；
• volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 key 优先移除；
• noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作直接报错，无法写入。

上述算法按照特性可以分为几类：LRU/LFU 算法、随机删除算法、优先淘汰历史数据算法、报错处理算法。目前主流是使用 LRU 算法

• Redis 用作持久化数据库，不配置缓存过期时间，采用 allkeys-lru ；
• Redis 作为缓存数据库，配置了 Key 过期时间，采用 volatile-lru 算法。

LRU算法

LRU（Least Recently Used，最近最少使用算法）是最常见的缓存淘汰算法，核心思想是 “如果数据最近被访问过，那么将来被访问的可能性也更高”。

算法思想

• 新数据直接插入到链表头部；
• 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将被命中的数据移到链表头部；
• 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。
  

总结，越靠近链表头部的数据越是不容易被淘汰，越靠近链表尾部的数据越是容易淘汰。