过期策略

Redis有定期删除和惰性删除两种策略。定期删除是集中处理，惰性删除是零散处理。

定期删除

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，以后会定期遍历这个字典来删除到期的 key。

Redis 默认会每秒进行十次过期扫描(100ms一次redis.conf中有一个属性"hz"，默认为10)，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。

从过期字典中随机 20 个 key；
删除这 20 个 key 中已经过期的 key；
如果过期的 key 比率超过 1/4，那就重复步骤 1，直到可能过期的key百分比低于25%。也就是任何给定时刻，使用内存的已过期key的最大数量不超过每秒最大写入操作数量除以 4。

redis默认是每隔 100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key，检查其是否过期，如果过期就删除。

为什么要随机呢？

假如 redis 存了几十万个 key ，每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key 的话，就会给 CPU 带来很大的负载。

惰性删除

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，不会返回任何东西。

定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉。所以就有了惰性删除。

淘汰策略

为什么需要淘汰策略？

定期删除和惰性删除都不是一种完全精准的删除，所以就需要内存淘汰策略进行补充。

8种淘汰策略

noeviction：当内存使用超过配置的时候会返回错误，不会驱逐任何键
allkeys-lru：加入键的时候，如果过限，首先通过LRU算法驱逐最久没有使用的键
volatile-lru：加入键的时候如果过限，首先从设置了过期时间的键集合中驱逐最久没有使用的键
allkeys-random：加入键的时候如果过限，从所有key随机删除
volatile-random：加入键的时候如果过限，从过期键的集合中随机驱逐
volatile-ttl：从配置了过期时间的键中驱逐马上就要过期的键
volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键
allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键

Redis的LRU算法实现(近似LRU)

Redis维护了一个24位时钟，可以简单理解为当前系统的时间戳，每隔一定时间会更新这个时钟。每个key对象内部同样维护了一个24位的时钟，当新增key对象的时候会把系统的时钟赋值到这个内部对象时钟。比如我现在要进行LRU，那么首先拿到当前的全局时钟，然后再找到内部时钟与全局时钟距离时间最久的（差最大）进行淘汰，这里值得注意的是全局时钟只有24位，按秒为单位来表示才能存储194天，所以可能会出现key的时钟大于全局时钟的情况，如果这种情况出现那么就两个相加而不是相减来求最久的key。

struct redisServer {
    pid_t pid; 
    char *configfile; 
    //全局时钟
    unsigned lruclock:LRU_BITS; 
    ...
};
typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;
    unsigned encoding:4;
    /* key对象内部时钟 */
    unsigned lru:LRU_BITS;
    int refcount;
    void *ptr;
} robj;

Redis中的LRU与常规的LRU实现并不相同，常规LRU会准确的淘汰掉队头的元素，但是Redis的LRU并不维护队列，只是根据配置的策略要么从所有的key中随机选择N个（N可以配置）要么从所有的设置了过期时间的key中选出N个键，然后再从这N个键中选出最久没有使用的一个key进行淘汰。

下图是常规LRU淘汰策略与Redis随机样本取一键淘汰策略的对比，浅灰色表示已经删除的键，深灰色表示没有被删除的键，绿色表示新加入的键，越往上表示键加入的时间越久。从图中可以看出，在redis 3中，设置样本数为10的时候能够很准确的淘汰掉最久没有使用的键，与常规LRU基本持平。

Redis LRU算法.png

为什么要使用近似LRU？

性能问题，由于近似LRU算法只是最多随机采样N个key并对其进行排序，如果精准需要对所有key进行排序，这样近似LRU性能更高
内存占用问题，redis对内存要求很高，会尽量降低内存使用率，如果是抽样排序可以有效降低内存的占用
实际效果基本相等，如果请求符合长尾法则，那么真实LRU与Redis LRU之间表现基本无差异
在近似情况下提供可自配置的取样率来提升精准度，例如通过 CONFIG SET maxmemory-samples 指令可以设置取样数，取样数越高越精准，如果你的CPU和内存有足够，可以提高取样数看命中率来探测最佳的采样比例。

LFU

LFU是在Redis4.0后出现的，LRU的最近最少使用实际上并不精确，考虑下面的情况，如果在|处删除，那么A距离的时间最久，但实际上A的使用频率要比B频繁，所以合理的淘汰策略应该是淘汰B。LFU就是为应对这种情况而生的。

A--A--A--A--A--A--A--A--A--A----|

B-----B-----B-----B------------B|

LFU把原来的key对象的内部时钟的24位分成两部分，前16位还代表时钟，后8位代表一个计数器。16位的情况下如果还按照秒为单位就会导致不够用，所以一般这里以时钟为单位。而后8位表示当前key对象的访问频率，8位只能代表255，但是redis并没有采用线性上升的方式，而是通过一个复杂的公式，通过配置如下两个参数来调整数据的递增速度。

lfu-log-factor 可以调整计数器counter的增长速度，lfu-log-factor越大，counter增长的越慢。

lfu-decay-time 是一个以分钟为单位的数值，可以调整counter的减少速度。

所以这两个因素就对应到了LFU的Counter减少策略和增长策略。

Redis--过期策略、淘汰策略、近似LRU、LFU(简)