Redis内存回收
过期key处理:
Redis之所以性能强，最主要的原因就是基于内存存储。然而单节点的Redis其内存大小不宜过大，会影响持久化或主从同步性能。
我们可以通过修改配置文件来设置Redis的最大内存
当内存使用达到上限时，就无法存储更多数据了。为了解决这个问题，Redis提供了一些策略实现内存回收：内存过期策略
在学习Redis缓存的时候我们说过，可以通过expire命令给Redis的key设置TTL（存活时间）
可以发现，当key的TTL到期以后，再次访问name返回的是nil，说明这个key已经不存在了，对应的内存也得到释放。从而起到内存回收的目的。
Redis本身是一个典型的key-value内存存储数据库，因此所有的key、value都保存在之前学习过的Dict结构中。不过在其database结构体中，有两个Dict：一个用来记录key-value；另一个用来记录key-TTL。
惰性删除
惰性删除：顾明思议并不是在TTL到期后就立刻删除，而是在访问一个key的时候，检查该key的存活时间，如果已经过期才执行删除。
周期删除
周期删除：顾明思议是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的key，然后执行删除。执行周期有两种：
Redis服务初始化函数initServer()中设置定时任务，按照server.hz的频率来执行过期key清理，模式为SLOW
Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数，执行过期key清理，模式为FAST
周期删除：顾明思议是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的key，然后执行删除。执行周期有两种：
Redis服务初始化函数initServer()中设置定时任务，按照server.hz的频率来执行过期key清理，模式为SLOW
Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数，执行过期key清理，模式为FAST
SLOW模式规则：
- 执行频率受server.hz影响，默认为10，即每秒执行10次，每个执行周期100ms。
- 执行清理耗时不超过一次执行周期的25%.默认slow模式耗时不超过25ms
- 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
- 如果没达到时间上限（25ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束
- FAST模式规则（过期key比例小于10%不执行 ）：
- 执行频率受beforeSleep()调用频率影响，但两次FAST模式间隔不低于2ms
- 执行清理耗时不超过1ms
- 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
如果没达到时间上限（1ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束
小总结：
RedisKey的TTL记录方式：
在RedisDB中通过一个Dict记录每个Key的TTL时间
过期key的删除策略：
惰性清理：每次查找key时判断是否过期，如果过期则删除
定期清理：定期抽样部分key，判断是否过期，如果过期则删除。
定期清理的两种模式：
SLOW模式执行频率默认为10，每次不超过25ms
FAST模式执行频率不固定，但两次间隔不低于2ms，每次耗时不超过1ms
内存淘汰策略:
内存淘汰：就是当Redis内存使用达到设置的上限时，主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程。Redis会在处理客户端命令的方法processCommand()中尝试做内存淘汰：
Redis支持8种不同策略来选择要删除的key：
- noeviction： 不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。
- volatile-ttl： 对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰
- allkeys-random：对全体key ，随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
- volatile-random：对设置了TTL的key ，随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选。
- allkeys-lru： 对全体key，基于LRU算法进行淘汰
- volatile-lru： 对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰
- allkeys-lfu： 对全体key，基于LFU算法进行淘汰
- volatile-lfu： 对设置了TTL的key，基于LFI算法进行淘汰
比较容易混淆的有两个：- LRU（Least Recently Used），最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。
- LFU（Least Frequently Used），最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。
LFU的访问次数之所以叫做逻辑访问次数，是因为并不是每次key被访问都计数，而是通过运算：
- 生成0~1之间的随机数R
- 计算 (旧次数 * lfu_log_factor + 1)，记录为P
- 如果 R < P ，则计数器 + 1，且最大不超过255
- 访问次数会随时间衰减，距离上一次访问时间每隔 lfu_decay_time 分钟，计数器 -1
时间衰减，距离上一次访问时间每隔 lfu_decay_time 分钟，计数器 -1
[外链图片转存中…(img-z9i6Qols-1728665021929)]