Redis on Wimi's Space

Redis 过期删除和内存淘汰策略

Thu, 12 Jun 2025 10:01:00 +0800

Redis 的过期删除策略和内存淘汰策略是两个不同机制，分别用于处理过期键的清理和内存不足时的数据淘汰问题。

过期删除策略

常见的三种过期删除策略分别是定时删除、惰性删除和定期删除。

定时删除策略

定时删除策略的做法是，在设置 Key 的过期时间时，同时创建一个定时事件，当时间到达时，由事件处理器自动执行 Key 的删除操作。

定时删除可以保证过期 Key 会被尽快删除，也就是内存可以被尽快地释放（定时删除对内存是最友好的）。
在过期 Key 比较多的情况下，删除过期 Key 可能会占用相当一部分 CPU 时间，会对服务器的响应时间和吞吐量造成影响（定时删除策略对 CPU 不友好）。

惰性删除策略

惰性删除策略的做法是，不主动删除过期键，每次从数据库访问 Key 时，都检测 Key 是否过期，如果过期则删除该 Key。

每次访问时才检查 Key 是否过期，所以该策略只会使用很少的系统资源（惰性删除策略对 CPU 时间最友好）。
如果一个 Key 已经过期但仍然保留在数据库中，只要一直没有被访问，它所占用的内存就不会释放，造成了一定的内存空间浪费（惰性删除策略对内存不友好）。

定期删除策略

定期删除策略的做法是，每隔一段时间随机从数据库中取出一定数量的 Key 进行检查，并删除其中的过期 Key。

通过限制删除操作执行的时长和频率，来减少删除操作对 CPU 的影响，同时也能删除一部分过期的数据减少了过期键对空间的无效占用。
内存清理方面没有定时删除效果好，同时没有惰性删除使用的系统资源少。

难以确定删除操作执行的时长和频率。如果执行的太频繁，会变得和定时删除策略一样对 CPU不友好；如果执行的太少，则过期Key占用的内存不会及时得到释放。

Redis 的删除策略

前面的三种过期删除策略，每一种都有优缺点，单独使用某一个策略都不能满足实际需求。Redis选择『惰性删除 + 定期删除』这两种策略配和使用，以求在合理使用CPU时间和避免内存浪费之间取得平衡。

内存淘汰策略

当 Redis 的运行内存已经超过 Redis 设置的最大内存之后，会使用内存淘汰策略删除符合条件的 Key，以此来保障 Redis 高效的运行。

Redis 内存淘汰策略共有八种，这八种策略大体分为『不进行数据淘汰』和『进行数据淘汰』两类策略。

不进行数据淘汰的策略

noeviction（Redis 3.0 之后默认的内存淘汰策略）：当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，此时新的数据写入会被禁止。

进行数据淘汰的策略

针对『进行数据淘汰』这一类策略，又可以细分为『在设置了过期时间的数据中进行淘汰』和『在所有数据范围内进行淘汰』这两类策略。

Redis 缓存策略和缓存异常

Wed, 11 Jun 2025 11:21:05 +0800

缓存读写策略

Redis 中常用的缓存读写策略主要有以下几种，各有其适用场景和优缺点。

旁路缓存（Cache Aside）

服务端需同时维护数据库和缓存，读取时优先从缓存获取数据，缓存未命中则从数据库读取并回写缓存；写入时直接更新数据库并删除缓存。

读策略：

从缓存中读取数据，读取到就直接返回。
缓存中读取不到数据，就从数据库中读取数据并返回。
把读到的数据写入到缓存中。

写策略：

先更新数据库。
再直接删除缓存。

优点：

简单易实现，适用于小规模系统。
缓存数据不会因过期导致雪崩问题。
通过缓存加速读取性能，减轻数据库压力。

缺点：

首次请求数据一定不在缓存中，可通过预热热点数据缓解。
数据一致性依赖业务逻辑维护，存在短暂不一致风险。
写操作频繁时可能频繁删除缓存，影响性能。

读写穿透（Read/Write Through）

单独提供一个缓存服务接管所有读写操作，服务端把缓存视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中，不直接与数据库交互。读取时若缓存未命中则由缓存层同步从数据库加载；写入时缓存层同时更新缓存和数据库。

读写穿透策略实际只是在旁路缓存策略之上进行了封装，旁路策略的读写操作是由客户端来完成的，而读写穿透策略则是由缓存服务来完成的，后者对客户端是透明的，从而减轻了客户端的职责，简化了客户端的数据操作。

在旁路缓存下，发生读请求的时候，如果缓存中不存在对应的数据，则由客户端自己负责把数据写入缓存，而读写穿透策略则是缓存服务自己来写入缓存的，这对客户端是不可见的。
和旁路缓存一样，读写穿透也有首次请求数据一定不在缓存中的问题，对于热点数据可以提前放入缓存中。

异步写入（Write Behind）

仅在缓存层进行写操作，后续以异步方式更新数据库，降低实时写入压力。

异步写入和读写穿透策略很相似，两者都是由缓存服务来负责缓存和数据库的读写。不同的是，读写穿透是同步更新缓存和数据库，而异步写入则是只更新缓存，不直接更新数据库，而是改为异步批量的方式来更新数据库。

缓存异常问题

引入了缓存层，就会有缓存异常的三个问题，分别是缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透。

缓存雪崩

当大量缓存在同一时间过期或 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的请求无法从 Redis 中获取缓存数据，全部去直接访问数据库，会导致数据库压力激增，严重的会导致数据库宕机，从而导致一系列的连锁反应造成整个系统崩溃，这就是『缓存雪崩』问题。

发生缓存雪崩有以下两个原因：

大量数据同时过期
Redis 故障宕机

针对大量数据同时过期而引发的缓存雪崩问题，常见的应对方法有下面这几种：

均匀设置过期时间
- 如果要给缓存数据设置过期时间，应该避免将大量的数据设置成同一个过期时间。我们可以在对缓存数据设置过期时间时，给这些数据的过期时间加上一个随机数，这样就保证数据不会在同一时间过期。
互斥锁保证同一时间内只有一个请求构建缓存
- 当业务线程在处理用户请求时，如果发现访问的数据不在 Redis 里，就加个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存，当缓存构建完成后，再释放锁。未能获取互斥锁的请求，要么等待锁释放后重新读取缓存，要么就返回空值或者默认值。
后台更新缓存
- 业务线程不再负责更新缓存，缓存也不设置有效期，而是让缓存『永久有效』，并将更新缓存的工作交由后台线程定时更新。

针对 Redis 故障宕机引发的缓存雪崩问题，常见的应对方法有下面这几种：

服务熔断或请求限流机制
- Redis 故障宕机而导致缓存雪崩问题时，可以启动服务熔断机制，暂停业务应用对缓存服务的访问，直接返回错误，不用再继续访问数据库，从而降低对数据库的访问压力，保证数据库系统的正常运行，然后等到 Redis 恢复正常后，再允许业务应用访问缓存服务。
- 为了减少对业务的影响，也可以启用请求限流机制，只将少部分请求发送到数据库进行处理，再多的请求就在入口直接拒绝服务，等到 Redis 恢复正常并把缓存预热完后，再解除请求限流的机制。
构建 Redis 缓存高可靠集群
- 如果 Redis 缓存的主节点故障宕机，从节点可以切换成为主节点，继续提供缓存服务，避免了由于 Redis 故障宕机而导致的缓存雪崩问题。

缓存击穿

业务中被频繁地访问的数据被称为热点数据，如果缓存中的某个热点数据过期了，此时大量的请求访问了该热点数据，就无法从缓存中读取，直接访问数据库，数据库很容易就被高并发的请求冲垮，这就是『缓存击穿』的问题。

Redis 持久化技术

Tue, 10 Jun 2025 09:42:44 +0800

Redis 的读写操作都是在内存中，所以 Redis 性能才会高，但是当 Redis 重启后，内存中的数据就会丢失，为了保证内存中的数据不会丢失，Redis 实现了数据持久化的机制，这个机制会把数据存储到磁盘，这样在 Redis 重启就能够从磁盘中恢复原有的数据。

Redis 共有三种数据持久化的方式：

AOF 日志：每执行一条写操作命令，就把该命令以追加的方式写入到一个文件里；
RDB 快照：将某一时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘；
混合持久化方式：Redis 4.0 新增的方式，集成了 AOF 和 RDB 的优点；

RDB（Redis Database Backup）

Redis 可以通过创建快照来获得存储在内存里面的数据在『某个时间点』上的副本。Redis 创建快照之后，可以对快照进行备份。通过快照的方式，将内存中的数据定期保存到磁盘上，生成一个紧凑的二进制文件（.rdb）。可以将快照复制到其他服务器从而创建具有相同数据的服务器副本，还可以将快照留在原地以便重启服务器的时候使用。

优点：文件体积小，恢复速度快，适合大规模数据备份。
缺点：如果在两次快照之间发生崩溃，最近的写操作可能会丢失。

Redis 提供了两个命令来生成 RDB 快照文件：

SAVE：同步保存操作，会阻塞 Redis 主线程；
BGSAVE：fork 出一个子进程，子进程执行，不会阻塞 Redis 主线程，默认选项。

RDB 基本流程

通常是由客户端显式执行上述命令触发，或者由配置的规则触发 RDB 快照。
子进程遍历数据库中的键值对，将数据序列化为 RDB 文件格式，并写入临时文件。主进程继续处理请求，期间修改的数据会通过写时复制（Copy-on-Write）技术记录到内存缓冲区。
子进程完成写入后，用临时文件原子替换旧的 RDB 文件（如 dump.rdb），确保数据一致性。
完成后通过 LASTSAVE 命令可查看最后一次生成 RDB 的时间。

AOF（Append-Only File）

Redis 的基本介绍

Mon, 09 Jun 2025 11:00:43 +0800

⚠️️ 整理自互联网，用于概念了解。

Redis 是什么

Redis（Remote Dictionary Server）是一种基于内存的数据库，对数据的读写操作都是在内存中完成，因此读写速度非常快，常用于缓存，消息队列、分布式锁等场景。并且，Redis 存储的是 KV 键值对数据，为了满足不同的业务场景，Redis 内置了多种数据类型实现。并且 Redis 还支持事务、持久化、Lua 脚本、发布订阅模型、内存淘汰机制、过期删除机制等等。

Redis 常见数据类型

更多常用命令查询见 Redis 命令手册。

String

String 是最基本的 key-value 结构，key 是唯一标识，value 是具体的值。

value 可以是字符串，也可以是数字（整数或浮点数），value 最多可以容纳的数据长度是 512M。

List

List 是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，可以从头部或尾部向 List 列表添加元素。

列表的最大长度为 2^32-1，即每个列表支持超过 40 亿个元素。

常用指令

# 将一个或多个值 value 插入到 key 列表的表头（最左边），最后的值在最前面
LPUSH key value [value ...]

# 将一个或多个值 value 插入到 key 列表的表尾（最右边）
RPUSH key value [value ...]

# 移除并返回 key 列表的头元素
LPOP key

# 移除并返回 key 列表的尾元素
RPOP key

# 返回列表 key 中指定区间内的元素，区间以偏移量 start 和 stop 指定，从 0 开始
LRANGE key start stop

# 从 key 列表表头弹出一个元素，没有就阻塞 timeout 秒，如果 timeout=0 则一直阻塞
BLPOP key [key ...] timeout

# 从 key 列表表尾弹出一个元素，没有就阻塞 timeout 秒，如果 timeout=0 则一直阻塞
BRPOP key [key ...] timeout

Hash

Hash 是一个键值对 key-value 集合，特别适合用于存储对象。