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簡介

我們知道redis是一個非常常用的內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)從內(nèi)存中讀取是它非常高效的原因之一，那么但是如果有一天，「redis分配的內(nèi)存滿了怎么辦」?遇到這個面試題不要慌，這種問題我們分為兩角度回答就可以：

• 「redis會怎么做」?
• 「我們可以怎么做」?

增加redis可用內(nèi)存

這種方法很暴力，也很好用，我們直接通過增加redis的可用內(nèi)存就可以了， 有兩種方式

「通過配置文件配置」

//設(shè)置redis最大占用內(nèi)存大小為1000M   
maxmemory 1000mb  

通過在redis安裝目錄下面的redis.conf配置文件中添加以下配置設(shè)置內(nèi)存大小

「通過命令修改」

//設(shè)置redis最大占用內(nèi)存大小為1000M   
127.0.0.1:6379> config set maxmemory 1000mb   

• redis支持運行時通過命令動態(tài)修改內(nèi)存大小

這種方法是立竿見影的，reids 內(nèi)存總歸受限于機器的內(nèi)存，也不能無限制的增長，那么如果沒有辦法再增加 redis 的可用內(nèi)存怎么辦呢?

內(nèi)存淘汰策略

實際上Redis定義了「8種內(nèi)存淘汰策略」用來處理redis內(nèi)存滿的情況：

1.noeviction：直接返回錯誤，不淘汰任何已經(jīng)存在的redis鍵

2.allkeys-lru：所有的鍵使用lru算法進(jìn)行淘汰

3.volatile-lru：有過期時間的使用lru算法進(jìn)行淘汰

4.allkeys-random：隨機刪除redis鍵

5.volatile-random：隨機刪除有過期時間的redis鍵

6.volatile-ttl：刪除快過期的redis鍵

7.volatile-lfu：根據(jù)lfu算法從有過期時間的鍵刪除

8.allkeys-lfu：根據(jù)lfu算法從所有鍵刪除

這些內(nèi)存淘汰策略都很好理解，我們著重講解一下lru，lfu，ttl是怎么去實現(xiàn)的

lru的最佳實踐?

lru是Least Recently Used的縮寫,也就是「最近很少使用」,也可以理解成最久沒有使用。最近剛剛使用過的，后面接著會用到的概率也就越大。由于內(nèi)存是非常金貴的，導(dǎo)致我們可以存儲在緩存當(dāng)中的數(shù)據(jù)是有限的。比如說我們固定只能存儲1w條，當(dāng)內(nèi)存滿了之后，緩存每插入一條新數(shù)據(jù)，都要拋棄一條最長沒有使用的舊數(shù)據(jù)。我們把上面的內(nèi)容整理一下，可以得到幾點要求：

• 「1.保證其的讀寫效率，比如讀寫的復(fù)雜度都是O(1)」
• 「2.當(dāng)一條數(shù)據(jù)被讀取，將它最近使用的時間更新」
• 「3.當(dāng)插入一條新數(shù)據(jù)的時候，刪除最久沒有使用過的數(shù)據(jù)」

所以我們要盡可能的保證查詢效率很高，插入效率很高，我們知道如果只考慮查詢效率，那么hash表可能就是最優(yōu)的選擇，如果只考慮插入效率，那么鏈表必定有它的一席之地。

但是這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單獨使用，都有它的弊端，那么說，有沒有一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，既能夠保證查詢效率，又能夠保證插入效率呢?于是 hash+鏈表這種結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了

hash表用來查詢在鏈表中的數(shù)據(jù)位置，鏈表負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的插入 當(dāng)新數(shù)據(jù)插入到鏈表頭部時有兩種情況;

• 1.當(dāng)鏈表滿的時候，將鏈表尾部的數(shù)據(jù)丟棄。
  • 這個比較簡單，直接將鏈表尾部指針抹去，并且清除對應(yīng)hash中的信息就好了
• 2.每當(dāng)緩存命中(即緩存數(shù)據(jù)被訪問)，則將數(shù)據(jù)移到鏈表頭部;
  • 這種情況我們發(fā)現(xiàn)，如果命中到鏈表中間節(jié)點，我們需要做的是
  • 1).將該節(jié)點移到頭節(jié)點
  • 2).「將該節(jié)點的上一個節(jié)點的下一個節(jié)點，設(shè)置為該節(jié)點的下一個節(jié)點」，這里就會有一個問題，我們無法找到該節(jié)點的上一個節(jié)點，因為是單向鏈表，所以，新的模型產(chǎn)生了。

這時雙向鏈表的作用也提現(xiàn)出來了。能直接定位到父節(jié)點。這效率就很高了。而且由于雙向鏈表有尾指針，所以剔除最后的尾節(jié)點也十分方便，快捷

所以最終的解決方案就是采用「哈希表+雙向鏈表」的結(jié)構(gòu)

lfu的最佳實踐?

LFU:Least Frequently Used，最不經(jīng)常使用策略,在一段時間內(nèi),數(shù)據(jù)被「使用頻次最少」的,優(yōu)先被淘汰。最少使用(LFU)是一種用于管理計算機內(nèi)存的緩存算法。主要是記錄和追蹤內(nèi)存塊的使用次數(shù),當(dāng)緩存已滿并且需要更多空間時，系統(tǒng)將以最低內(nèi)存塊使用頻率清除內(nèi)存.采用LFU算法的最簡單方法是為每個加載到緩存的塊分配一個計數(shù)器。每次引用該塊時，計數(shù)器將增加一。當(dāng)緩存達(dá)到容量并有一個新的內(nèi)存塊等待插入時，系統(tǒng)將搜索計數(shù)器最低的塊并將其從緩存中刪除。

這里我們提出一種達(dá)到 O(1) 時間復(fù)雜度的 LFU 實現(xiàn)方案，它支持的操作包括插入、訪問以及刪除

如圖：

由兩個雙向鏈表+哈希表組成，上方的雙向鏈表用來計數(shù)，下方的雙向鏈表用來記錄存儲的數(shù)據(jù)，該鏈表的頭節(jié)點存儲了數(shù)字，哈希表的value對象記錄下方雙向鏈表的數(shù)據(jù) 我們這里按照插入的流程走一遍:

• 將需要存儲的數(shù)據(jù)插入
• 在hash表中「存在」，找到對應(yīng)的下方雙向鏈表，將該節(jié)點的上一個節(jié)點和該節(jié)點的下一個節(jié)點相連(這里可能只有自己，直接移除就好)，然后判斷自己所在上方雙向鏈表的計數(shù)是否比當(dāng)前計數(shù)大1
  • 「如果是」，則將自己移到該上方雙向鏈表，并且「判斷該雙向鏈表下是否還有元素」，如果沒有，則要刪除該節(jié)點
  • 「如果不是或者該上方雙向列表無下個節(jié)點」則新加節(jié)點，將計數(shù)設(shè)為當(dāng)前計數(shù)+1
• 在hash表「不存在」，將數(shù)據(jù)存入hash表，將數(shù)據(jù)與雙向鏈表的頭節(jié)點相連(這里有可能鏈表未初始化)

這樣當(dāng)查找，插入時效率都為O(1)

redis TTL 是怎么實現(xiàn)的?

TTL存儲的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

redis針對TTL時間有專門的dict進(jìn)行存儲，就是redisDb當(dāng)中的dict *expires字段，dict顧名思義就是一個hashtable，key為對應(yīng)的rediskey，value為對應(yīng)的TTL時間。?dict的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中含有2個dictht對象，主要是為了解決hash沖突過程中重新hash數(shù)據(jù)使用。

TTL 設(shè)置過期時間

TTL設(shè)置key過期時間的方法主要是下面4個：

• expire 按照相對時間且以秒為單位的過期策略
• expireat 按照絕對時間且以秒為單位的過期策略
• pexpire 按照相對時間且以毫秒為單位的過期策略
• pexpireat 按照絕對時間且以毫秒為單位的過期策略

{"expire",expireCommand,3,"w",0,NULL,1,1,1,0,0}, 
{"expireat",expireatCommand,3,"w",0,NULL,1,1,1,0,0}, 
{"pexpire",pexpireCommand,3,"w",0,NULL,1,1,1,0,0}, 
{"pexpireat",pexpireatCommand,3,"w",0,NULL,1,1,1,0,0}, 

expire expireat pexpire pexpireat

從實際設(shè)置過期時間的實現(xiàn)函數(shù)來看，相對時間的策略會有一個當(dāng)前時間作為基準(zhǔn)時間，絕對時間的策略會「以0作為一個基準(zhǔn)時間」。

void expireCommand(redisClient *c) { 
    expireGenericCommand(c,mstime(),UNIT_SECONDS); 
} 
 
void expireatCommand(redisClient *c) { 
    expireGenericCommand(c,0,UNIT_SECONDS); 
} 
 
void pexpireCommand(redisClient *c) { 
    expireGenericCommand(c,mstime(),UNIT_MILLISECONDS); 
} 
 
void pexpireatCommand(redisClient *c) { 
    expireGenericCommand(c,0,UNIT_MILLISECONDS); 
} 

整個過期時間最后都會換算到絕對時間進(jìn)行存儲，通過公式基準(zhǔn)時間+過期時間來進(jìn)行計算。?對于相對時間而言基準(zhǔn)時間就是當(dāng)前時間，對于絕對時間而言相對時間就是0。?中途考慮設(shè)置的過期時間是否已經(jīng)過期，如果已經(jīng)過期那么在master就會刪除該數(shù)據(jù)并同步刪除動作到slave。?正常的設(shè)置過期時間是通過setExpire方法保存到 dict *expires對象當(dāng)中。

/*  
* 
* 這個函數(shù)是 EXPIRE 、 PEXPIRE 、 EXPIREAT 和 PEXPIREAT 命令的底層實現(xiàn)函數(shù)。 
* 
* 命令的第二個參數(shù)可能是絕對值，也可能是相對值。 
* 當(dāng)執(zhí)行 *AT 命令時， basetime 為 0 ，在其他情況下，它保存的就是當(dāng)前的絕對時間。 
* 
* unit 用于指定 argv[2] （傳入過期時間）的格式， 
* 它可以是 UNIT_SECONDS 或 UNIT_MILLISECONDS ， 
* basetime 參數(shù)則總是毫秒格式的。 
*/ 
void expireGenericCommand(redisClient *c, long long basetime, int unit) { 
   robj *key = c->argv[1], *param = c->argv[2]; 
   long long when; /* unix time in milliseconds when the key will expire. */ 
 
   // 取出 when 參數(shù) 
   if (getLongLongFromObjectOrReply(c, param, &when, NULL) != REDIS_OK) 
       return; 
 
   // 如果傳入的過期時間是以秒為單位的，那么將它轉(zhuǎn)換為毫秒 
   if (unit == UNIT_SECONDS) when *= 1000; 
   when += basetime; 
 
   /* No key, return zero. */ 
   // 取出鍵 
   if (lookupKeyRead(c->db,key) == NULL) { 
       addReply(c,shared.czero); 
       return; 
   } 
 
   /*  
    * 在載入數(shù)據(jù)時，或者服務(wù)器為附屬節(jié)點時， 
    * 即使 EXPIRE 的 TTL 為負(fù)數(shù)，或者 EXPIREAT 提供的時間戳已經(jīng)過期， 
    * 服務(wù)器也不會主動刪除這個鍵，而是等待主節(jié)點發(fā)來顯式的 DEL 命令。 
    * 
    * 程序會繼續(xù)將（一個可能已經(jīng)過期的 TTL）設(shè)置為鍵的過期時間， 
    * 并且等待主節(jié)點發(fā)來 DEL 命令。 
    */ 
   if (when <= mstime() && !server.loading && !server.masterhost) { 
 
       // when 提供的時間已經(jīng)過期，服務(wù)器為主節(jié)點，并且沒在載入數(shù)據(jù) 
 
       robj *aux; 
 
       redisAssertWithInfo(c,key,dbDelete(c->db,key)); 
       server.dirty++; 
 
       /* Replicate/AOF this as an explicit DEL. */ 
       // 傳播 DEL 命令 
       aux = createStringObject("DEL",3); 
 
       rewriteClientCommandVector(c,2,aux,key); 
       decrRefCount(aux); 
 
       signalModifiedKey(c->db,key); 
       notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_GENERIC,"del",key,c->db->id); 
 
       addReply(c, shared.cone); 
 
       return; 
   } else { 
 
       // 設(shè)置鍵的過期時間 
       // 如果服務(wù)器為附屬節(jié)點，或者服務(wù)器正在載入， 
       // 那么這個 when 有可能已經(jīng)過期的 
       setExpire(c->db,key,when); 
 
       addReply(c,shared.cone); 
 
       signalModifiedKey(c->db,key); 
       notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_GENERIC,"expire",key,c->db->id); 
 
       server.dirty++; 
 
       return; 
   } 
} 
 
 setExpire函數(shù)主要是對db->expires中的key對應(yīng)的dictEntry設(shè)置過期時間。 
 
/* 
* 將鍵 key 的過期時間設(shè)為 when 
*/ 
void setExpire(redisDb *db, robj *key, long long when) { 
 
   dictEntry *kde, *de; 
 
   /* Reuse the sds from the main dict in the expire dict */ 
   // 取出鍵 
   kde = dictFind(db->dict,key->ptr); 
 
   redisAssertWithInfo(NULL,key,kde != NULL); 
 
   // 根據(jù)鍵取出鍵的過期時間 
   de = dictReplaceRaw(db->expires,dictGetKey(kde)); 
 
   // 設(shè)置鍵的過期時間 
   // 這里是直接使用整數(shù)值來保存過期時間，不是用 INT 編碼的 String 對象 
   dictSetSignedIntegerVal(de,when); 
} 

redis什么時候執(zhí)行淘汰策略?

在redis種有三種刪除的操作此策略

• 定時刪除：對于設(shè)有過期時間的key，時間到了，定時器任務(wù)立即執(zhí)行刪除
  • 因為要維護一個定時器，所以就會占用cpu資源，尤其是有過期時間的redis鍵越來越多損耗的性能就會線性上升
• 惰性刪除：每次只有再訪問key的時候，才會檢查key的過期時間，若是已經(jīng)過期了就執(zhí)行刪除。
  • 這種情況只有在訪問的時候才會刪除，所以有可能有些過期的redis鍵一直不會被訪問，就會一直占用redis內(nèi)存
• 定期刪除：每隔一段時間，就會檢查刪除掉過期的key。
  • 這種方案相當(dāng)于上述兩種方案的折中，通過最合理控制刪除的時間間隔來刪除key，減少對cpu的資源的占用消耗，使刪除操作合理化。

巨人的肩膀

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