Redis过期删除策略

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最近线上遇到 Redis 内存达到 maxmemory 限制后，数据淘汰过慢导致拖慢应用请求的问题。后来仔细看了一下 Redis 的各种数据淘汰策略，总结一下。

首先，Redis 有三种删除 key 的时机，它们对应不同的淘汰策略：

1. 当读 / 写一个已经过期的 key 时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期 key。

2. 由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以 Redis 会定期主动淘汰一批已过期的 key。

3. 当前已用内存超过 maxmemory 限定时，触发主动清理策略。

下面详细说一下定期主动淘汰策略和主动清理策略，以及它们所对应的配置参数的含义。

• 定期主动淘汰策略

首先，这里的“定期”指的是 Redis 定期调用 databasesCron()函数时触发的清理策略，这个定期的频率由配置文件中的 hz 参数决定，代表了一秒钟内，后台任务期望被调用的次数。Redis-3.0.0 中的默认值是 10，代表每秒钟调用 10 次后台任务。

hz 调大将会提高 Redis 主动淘汰的频率，如果你的 Redis 存储中包含很多冷数据占用内存过大的话，可以考虑将这个值调大，但 Redis 作者建议这个值不要超过 100。我们实际线上将这个值调大到 100，观察到 CPU 会增加 2% 左右，但对冷数据的内存释放速度确实有明显的提高（通过观察 keyspace 个数和 used_memory 大小）。

除了主动淘汰的频率外，Redis 对每次淘汰任务执行的最大时长也有一个限定，这样保证了每次主动淘汰不会过多阻塞应用请求，以下是这个限定计算公式：

#define ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 25 /* CPU max % for keys collection */

…

timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;

可以看出 timelimit 和 server.hz 是一个倒数的关系，也就是说 hz 配置越大，timelimit 就越小。换句话说是每秒钟期望的主动淘汰频率越高，则每次淘汰最长占用时间就越短。这里每秒钟的最长淘汰占用时间是固定的 250ms（1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/100），而淘汰频率和每次淘汰的最长时间是通过 hz 参数控制的。

具体的淘汰过程为：在 redis.c/activeExpireCycle()函数中，针对每个 db 有一个循环，每次从 db->expires 集合中随机取出 20 个 key，如果有超过 5 个 key 过期淘汰，则继续循环。也就是说如果超过 25% 的 key 过期淘汰，则继续淘汰，直到随机抽取的 key 的过期率低于 25%，或者整个循环时间超过 timelimit 的最大限定。则结束整个淘汰过程。

从以上的分析看，当 redis 中的过期 key 比率没有超过 25% 之前，提高 hz 可以明显提高扫描 key 的最小个数。假设 hz 为 10，则一秒内最少扫描 200 个 key（一秒调用 10 次 * 每次最少随机取出 20 个 key），如果 hz 改为 100，则一秒内最少扫描 2000 个 key；另一方面，如果过期 key 比率超过 25%，则扫描 key 的个数无上限，但是 cpu 时间每秒钟最多占用 250ms。

• maxmemory 的主动清理策略

当 mem_used 内存已经超过 maxmemory 的设定，对于所有的读写请求，都会触发 redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到 maxmemory 并且调用方还在不断写入的情况下，可能会反复触发主动清理策略，导致请求会有一定的延迟。

清理时会根据用户配置的 maxmemory-policy 来做适当的清理（一般是 LRU 或 TTL），这里的 LRU 或 TTL 策略并不是针对 redis 的所有 key，而是以配置文件中的 maxmemory-samples 个 key 作为样本池进行抽样清理。

maxmemory-samples 在 redis-3.0.0 中的默认配置为 5，如果增加，会提高 LRU 或 TTL 的精准度，redis 作者测试的结果是当这个配置为 10 时已经非常接近全量 LRU 的精准度了，并且增加 maxmemory-samples 会导致在主动清理时消耗更多的 CPU 时间。

建议：

尽量不要触发 maxmemory，最好在 mem_used 内存占用达到 maxmemory 的一定比例后，需要考虑调大 hz 以加快淘汰，或者进行集群扩容。

如果能够控制住内存，则可以不用修改 maxmemory-samples 配置；如果 Redis 本身就作为 LRU cache 服务（这种服务一般长时间处于 maxmemory 状态，由 Redis 自动做 LRU 淘汰），可以适当调大 maxmemory-samples。

下面关于 Redis 的文章您也可能喜欢，不妨参考下：

Ubuntu 14.04 下 Redis 安装及简单测试 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101544.htm

Redis 主从复制基本配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-03/115610.htm

Redis 集群明细文档 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/90118.htm

Ubuntu 12.10 下安装 Redis（图文详解）+ Jedis 连接 Redis http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85816.htm

Redis 系列 - 安装部署维护篇 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/75627.htm

CentOS 6.3 安装 Redis http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/75314.htm

Redis 安装部署学习笔记 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104306.htm

Redis 配置文件 redis.conf 详解 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92524.htm