redis过期删除

Redis 过期删除与内存淘汰机制详解（基于 6.0.10 版本）

Redis 允许为键设置过期时间，但如何高效处理过期键、避免内存溢出，是其性能优化的核心问题。不同于简单的定时删除，Redis 采用定期删除 + 惰性删除的混合策略处理过期键，并在内存不足时通过淘汰机制释放空间。本文详细解析这两种机制的原理、配置及实践建议。

过期键的删除策略

Redis 未采用 “每个过期键对应一个定时器” 的定时删除策略（避免 CPU 资源耗尽），而是结合定期删除和惰性删除，在内存占用与 CPU 消耗之间取得平衡。

1. 惰性删除（Lazy Eviction）

核心逻辑：键过期后不主动删除，仅在被访问时（如 get、hget 等命令）才检查是否过期。若过期，则删除该键并返回空；若未过期，则正常返回值。
优势：无需额外 CPU 资源监控过期键，仅在必要时执行删除，适合低频访问的过期键。
劣势：若过期键长期未被访问，会占用内存（“内存泄漏” 风险），需配合定期删除弥补。

2. 定期删除（Periodic Eviction）

核心逻辑：Redis 每隔一段时间（由hz配置控制，默认每秒 10 次）主动扫描部分过期键并删除，具体步骤：
1. 从 “过期键字典”（专门存储设置了过期时间的键）中随机抽取 20 个键。
2. 删除这 20 个键中已过期的键。
3. 若过期键占比超过 25%，重复步骤 1（继续抽取删除），直至占比低于 25% 或达到最大扫描时间（默认 25ms）。
配置参数：
- hz <num>：控制定期扫描的频率（默认 10，即每秒 10 次）。值越大，扫描越频繁，过期键删除越及时，但 CPU 消耗越高。
优势：主动清理长期未访问的过期键，减少内存浪费。
注意：为避免扫描耗时过长阻塞服务，单次扫描时间被限制在 25ms 内，因此无法保证所有过期键都被及时删除。

3. 主从结构中的过期键处理

在主从复制中，过期键的删除存在特殊逻辑：

主服务器：采用上述 “定期 + 惰性” 策略正常删除过期键，并向从服务器发送 del 命令。
从服务器：即使键已过期，也不主动删除，仅在收到主服务器的 del 命令后才删除。
潜在问题：主从同步存在延迟时，从服务器可能返回已过期的键（主服务器已删除，但 del 命令未同步），导致短暂的数据不一致。

内存淘汰机制（Maxmemory Policy）

当 Redis 内存使用达到 maxmemory 配置的阈值时，会触发内存淘汰机制，主动删除部分键以释放空间。淘汰机制的核心是 “按规则筛选并删除键”，具体规则由 maxmemory-policy 配置。

核心配置

maxmemory <size>：设置 Redis 最大可用内存（如 maxmemory 1GB），0 表示不限制（默认，生产环境需显式设置）。
maxmemory-policy <policy>：设置内存淘汰策略（默认 noeviction）。

8 种淘汰策略及适用场景

策略名称	淘汰规则	适用场景
`volatile-lru`	仅从设置了过期时间的键中，淘汰最近最少使用（LRU）的键。	需保留非过期键（如核心配置），仅淘汰临时过期数据（如缓存）。
`allkeys-lru`	从所有键中，淘汰最近最少使用（LRU）的键。	所有键均为缓存数据，优先保留频繁访问的键（如热点商品）。
`volatile-lfu`	仅从设置了过期时间的键中，淘汰最少频率使用（LFU）的键。	需区分访问频率（如低频访问的临时数据）。
`allkeys-lfu`	从所有键中，淘汰最少频率使用（LFU）的键。	适合按访问频率区分优先级的场景（如用户行为日志，高频访问保留）。
`volatile-random`	从设置了过期时间的键中，随机淘汰。	过期键访问频率均匀，无需区分优先级。
`allkeys-random`	从所有键中，随机淘汰。	所有键重要性相近，随机淘汰影响最小（如临时会话数据）。
`volatile-ttl`	从设置了过期时间的键中，淘汰剩余过期时间最短（TTL 最小）的键。	需优先保留长期有效的过期键（如即将过期的促销活动数据优先淘汰）。
`noeviction`（默认）	不淘汰任何键，写操作返回错误（读操作正常）。	不允许数据丢失的场景（如核心业务计数器），需手动扩容或清理。

LRU/LFU 算法的实现细节

（1）LRU（Least Recently Used，最近最少使用）

原理：优先淘汰最长时间未被访问的键。
Redis 实现：
- 每个键的 redisObject 结构中包含一个 24bit 的 lru 字段，记录最后一次访问的时间戳。
- 淘汰时采用采样淘汰：随机抽取 maxmemory-samples 个键（默认 5），淘汰其中 lru 时间最早的键。
- 重复采样淘汰，直至内存低于 maxmemory。

（2）LFU（Least Frequently Used，最少频率使用）

原理：优先淘汰访问频率最低的键（6.0 版本新增）。
Redis 实现：
- 每个键的 redisObject 结构中包含一个 24bit 的 lfu 字段，高 16bit 记录最近访问时间，低 8bit 记录访问频率（计数器）。
- 频率计数器随访问递增，但会随时间衰减（避免长期低频键占据高位）。

（3）采样率配置（`maxmemory-samples`）

作用：控制 LRU/LFU 淘汰时的采样数量（默认 5）。
影响：
- 采样率越高（如 10），选出的 “最该淘汰的键” 越准确，但 CPU 消耗越高。
- 采样率越低（如 3），CPU 消耗低，但可能淘汰不该淘汰的键。
建议：默认 5 已平衡准确性与性能，无需频繁调整。

配置与实践建议

关键配置示例

# 设置最大可用内存为 2GB
maxmemory 2GB

# 选择淘汰策略（推荐 allkeys-lru 或 volatile-lru，根据业务场景）
maxmemory-policy allkeys-lru

# 采样率（默认 5）
maxmemory-samples 5

# 定期扫描频率（默认 10，范围 1-500）
hz 10

通过命令动态修改：

# 设置最大内存为 1GB
127.0.0.1:6379> config set maxmemory 1073741824

# 切换淘汰策略为 volatile-lru
127.0.0.1:6379> config set maxmemory-policy volatile-lru

实践建议

避免大量键同时过期：定期删除时若大量键同时过期，可能导致扫描时间超过 25ms，阻塞服务。建议过期时间随机化（如 expire key 3600 + rand(0, 100)）。
优先使用 LRU/LFU 策略：相比随机或 TTL 策略，LRU/LFU 更符合 “保留有用数据” 的需求，适合缓存场景。
主从环境注意内存差异：从服务器可能因未及时删除过期键而占用更多内存，建议从节点内存配置大于主节点。
监控内存使用率：通过 info memory 查看 used_memory 和 maxmemory，确保内存使用率稳定在 80% 以下，避免频繁触发淘汰