Redis--内存管理（过期删除和内存淘汰策略）
内存管理
- 内存管理
- 过期删除策略
- 如何设置过期时间？
- 过期删除策略有哪些？
- Redis使用的过期删除策略是什么？
- Redis持久化时，过期键如何处理？
- Redis在集群模式下，对过期键如何处理？
- 内存淘汰策略
- Redis 内存满了，会发生什么？
- Redis 内存淘汰策略有哪些？
- LRU算法和LFU算法的区别？
内存管理
过期删除策略
Redis 是可以对 key 设置过期时间的，因此需要有相应的机制将已过期的键值对删除，而做这个工作的就是过期键值删除策略。
如何设置过期时间？
在 Redis 中，你可以使用以下四种命令为 Key 设置到期时间：
EXPIRE：以秒为单位，设置 Key 的有效时间。PEXPIRE：以毫秒为单位，设置 Key 的有效时间。EXPIREAT：以秒为单位，设置 Key 的到期时间戳。PEXPIREAT：以毫秒为单位，设置 Key 的到期时间戳。
其中，前两者指定的是 Key 的有效时长，而后两者指定的是 Key 到期时间点。
不过，在 Redis 底层实现中，四种命令最终都会变为 Key 到期时间点对应的时间戳，并被记录在一个到期字典中（哈希表）。
过期删除策略有哪些？
包括惰性删除和定期删除。
惰性删除策略：不主动删除过期键，每次从数据库访问 key 时，都检测 key 是否过期，如果过期则删除该 key。
惰性删除策略的优点：
- 因为每次访问时，才会检查 key 是否过期，所以此策略只会使用很少的系统资源，因此，惰性删除策略对 CPU 时间最友好。
惰性删除策略的缺点：
- 如果一个 key 已经过期，而这个 key 又仍然保留在数据库中，那么只要这个过期 key 一直没有被访问，它所占用的内存就不会释放，，造成了一定的内存空间浪费。所以，惰性删除策略对内存不友好。
定时删除策略：每隔一段时间「随机」从数据库中取出一定数量的 key 进行检查，并删除其中的过期key。
Redis 的定期删除的流程：
- 从过期字典中随机抽取 20 个 key；
- 检查这 20 个 key 是否过期，并删除已过期的 key；
- 如果本轮检查的已过期 key 的数量，超过 5 个（20/4），也就是「已过期 key 的数量」占比「随机抽取 key 的数量」大于 25%，则继续重复步骤 1；如果已过期的 key 比例小于 25%，则停止继续删除过期 key，然后等待下一轮再检查。
定期删除策略的优点：
- 通过限制删除操作执行的时长和频率，来减少删除操作对 CPU 的影响，同时也能删除一部分过期的数据减少了过期键对空间的无效占用。
定期删除策略的缺点：
- 难以确定删除操作执行的时长和频率。如果执行的太频繁，就会对 CPU 不友好；如果执行的太少，那又和惰性删除一样了，过期 key 占用的内存不会及时得到释放。
Redis使用的过期删除策略是什么？
Redis 是可以对 key 设置过期时间的，因此需要有相应的机制将已过期的键值对删除，而做这个工作的就是过期键值删除策略。
每当我们对一个 key 设置了过期时间时，Redis 会把该 key 带上过期时间存储到一个过期字典（expires dict）中，也就是说「过期字典」保存了数据库中所有 key 的过期时间。
当我们查询一个 key 时，Redis 首先检查该 key 是否存在于过期字典中：
- 如果不在，则正常读取键值；
- 如果存在，则会获取该 key 的过期时间，然后与当前系统时间进行比对，如果比系统时间大，那就没有过期，否则判定该 key 已过期。
Redis 使用的过期删除策略是「惰性删除+定期删除」这两种策略配和使用。
Redis持久化时，过期键如何处理？
Redis 使用 AOF 与 RBD 两种方式来持久化内存中数据，这个过程同样需要考虑如何处理过期的 key：
- AOF：当 Key 因为到期而被删除时，将会向 AOF 追加一条
DEL命令。如果在这个过程中进行了 AOF 重写，那么重写后的 AOF 文件中则将直接忽略掉这个过期的 Key。 - RDB：与 AOF 重写类似，在创建 RDB 的时候，过期的 Key 会被直接忽略。
Redis在集群模式下，对过期键如何处理？
当集群中的实例发现 Key 到期后，实例会根据它自己是主节点还是从节点而采取不同的行为：
- 如果是主节点，它会在删除这个过期 Key 后向所有从节点发送一个
DEL命令。 - 如果是从节点，那么它将会将这个 Key 标记为到期，但并不会真正的删除。只有当接到从主节点发来的
DEL命令之后，才会真正的将过期键删除掉。
从节点不会主动删除 key，这是为了保证与主节点数据的一致性，以便当主从切换时后，仍然可以正常的处理过期 key。
内存淘汰策略
Redis 内存满了，会发生什么？
在 Redis 的运行内存达到了某个阀值，就会触发内存淘汰机制，这个阀值就是我们设置的最大运行内存，此值在 Redis 的配置文件中可以找到，配置项为 maxmemory。
Redis 内存淘汰策略有哪些？
Redis 内存淘汰策略共有八种，这八种策略大体分为「不进行数据淘汰」和「进行数据淘汰」两类策略。
1、不进行数据淘汰的策略
noeviction（Redis3.0之后，默认的内存淘汰策略） ：它表示当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，而是不再提供服务，直接返回错误。
2、进行数据淘汰的策略
针对「进行数据淘汰」这一类策略，又可以细分为「在设置了过期时间的数据中进行淘汰」和「在所有数据范围内进行淘汰」这两类策略。 在设置了过期时间的数据中进行淘汰：
- volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值；
- volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值。
- volatile-lru（Redis3.0 之前，默认的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最久未使用的键值；
- volatile-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值；
在所有数据范围内进行淘汰：
- allkeys-random：随机淘汰任意键值;
- allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值；
- allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰整个键值中最少使用的键值。
LRU算法和LFU算法的区别？
LRU 全称是 Least Recently Used 翻译为最近最少使用，会选择淘汰最近最少使用的数据。
Redis 是如何实现 LRU 算法的？
Redis 实现的是一种近似 LRU 算法，目的是为了更好的节约内存，它的实现方式是在 Redis 的对象结构体中添加一个额外的字段，用于记录此数据的最后一次访问时间。
当 Redis 进行内存淘汰时，会使用随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取 5 个值（此值可配置），然后淘汰最久没有使用的那个。
Redis 实现的 LRU 算法的优点：
- 不用为所有的数据维护一个大链表，节省了空间占用；
- 不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能；
但是 LRU 算法有一个问题，无法解决缓存污染问题，比如应用一次读取了大量的数据，而这些数据只会被读取这一次，那么这些数据会留存在 Redis 缓存中很长一段时间，造成缓存污染。
因此，在 Redis 4.0 之后引入了 LFU 算法来解决这个问题。
什么是 LFU 算法？
LFU 全称是 Least Frequently Used 翻译为最近最不常用的，LFU 算法是根据数据访问次数来淘汰数据的，它的核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。
所以， LFU 算法会记录每个数据的访问次数。当一个数据被再次访问时，就会增加该数据的访问次数。
Redis 是如何实现 LFU 算法的？
LFU 算法相比于 LRU 算法的实现，多记录了「数据的访问频次」的信息。Redis 对象的结构如下：
typedef struct redisObject {
// 24 bits，用于记录对象的访问信息
unsigned lru:24;
} robj;