剖析 redis 数据淘汰策略

　　一、概述

　  与mysql不一样的是，redis 允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory，在内存限定的情况下，这是很有用的。比如在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点，每一个服务点分配 1.5G 的内存大小，这会减少内存紧张的情况，由此获取更为稳健的服务。

　　redis 内存数据集大小上升至一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供以下 6种数据淘汰策略：

1. 　　volatile-lru：从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
2. 　　volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
3. 　　volatile-random：从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
4. 　　allkeys-lru：从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
5. 　　allkeys-random：从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
6. 　　no-enviction(驱逐)：禁止驱逐数据

　　redis 确定驱逐某个键值对后，就会删除这个数据并，并且将这个数据变更消息发布到本地(AOF 持久化)与从机(主从连接)。

　　二、LRU 数据淘汰机制

　　在服务器配置中保存了 lru 计数器 server.lrulock，就会定时(redis 定时程序 serverCorn())更新，server.lrulock 的值是根据 server.unixtime 计算出来的。

　　此外，从 struct redisObject 中可以发现，每一个 redis 对象都会设置相应的 lru。我们能想象的是，每一次访问数据的时候，就会更新 redisObject.lru。

　　LRU 数据淘汰机制是这样的，可以参考以下程序：在数据集中随机挑选几个键值对，取出其中 lru 最大的键值对淘汰。因此，你会发现，redis 并不是保证取得所有数据集中最近最少使用(LRU)的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的。

                        代码1

　　三、TTL 数据淘汰机制

　　redis 数据集数据结构中保存了键值对过期时间的表，即 redisDb.expires。与 LRU 数据淘汰机制类似，TTL 数据淘汰机制是这个样子的：从过期时间的表中随机挑选几个键值对，取出其中 ttl 最大的键值对将其淘汰。你也会发现，redis 并不是保证取得所有过期时间的表中最快过期的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的。

　　四、总结

　　redis 每服务客户端执行一个命令的时候，就会检测使用的内存是否超额。若超额，就进行数据淘汰。如下面的代码所示：

后面我们会更新一些关于mysql的文章，敬请关注。