In diesem Artikel geht es darum, dass nach dem Festlegen des maximalen Speichers durch Redis die Größe des Datensatzes im Cache einen bestimmten Anteil überschreitet und die implementierte Eliminierungsstrategie nicht der Strategie von entspricht Löschen abgelaufener Schlüssel, obwohl beide sehr ähnlich sind.
In Redis können Benutzer die maximale Speichergröße festlegen, indem sie den Wert „maxmemory“ in redis.conf konfigurieren, um die Speicherbeseitigungsfunktion zu aktivieren, was sehr nützlich ist, wenn der Speicher begrenzt ist.
Durch Festlegen der maximalen Speichergröße kann sichergestellt werden, dass Redis der Außenwelt stabile Dienste bereitstellt.
Empfohlen: Redis-Tutorial
Redis Wenn die Größe des Speicherdatensatzes eine bestimmte Größe erreicht, wird eine Dateneliminierungsstrategie implementiert. Redis bietet 6 Dateneliminierungsstrategien durch die maxmemory-policy-Einstellungsstrategie:
volatile-lru: Wählen Sie die zuletzt verwendeten Daten aus dem Datensatz (server.db[i].expires) aus, wobei die Ablaufzeit für die Eliminierung festgelegt ist.
volatile-ttl: Wählen Sie die abzulaufenden Daten aus dem Datensatz (server.db[i].expires) mit einer festgelegten Ablaufzeit aus und entfernen Sie sie.
volatile-random: Entfernen Sie die Daten mit festgelegter Ablaufzeit Wählen Sie beliebige Daten aus dem Datensatz (server.db[i].expires) zur Eliminierung aus
allkeys-lru: Wählen Sie die am längsten verwendeten Daten aus dem Datensatz (server.db[i].expires) aus. i].dict) zur Eliminierung
allkeys-random: Daten aus dem Datensatz (server.db[i].dict) willkürlich auswählen, um sie zu eliminieren
no-enviction (Räumung): verbieten die Löschung von Daten
redis Nachdem festgestellt wurde, dass ein Schlüssel-Wert-Paar entfernt werden soll, werden die Daten gelöscht und die Datenänderungsnachricht wird lokal (AOF-Persistenz) und Slave (Master-Slave-Verbindung) veröffentlicht )
LRU-Dateneliminierungsmechanismus
Der LRU-Zähler server.lrulock wird in der Serverkonfiguration gespeichert und regelmäßig aktualisiert (Redis-Timer-Programm serverCorn()). Der Wert von server.lrulock wird basierend auf server.unixtime berechnet.
Darüber hinaus kann aus struct redisObject entnommen werden, dass jedes Redis-Objekt die entsprechende LRU festlegt. Es ist denkbar, dass redisObject.lru bei jedem Zugriff auf die Daten aktualisiert wird.
Der LRU-Dateneliminierungsmechanismus ist wie folgt: Wählen Sie zufällig mehrere Schlüssel-Wert-Paare im Datensatz aus, nehmen Sie das Schlüssel-Wert-Paar mit dem größten LRU heraus und eliminieren Sie es. Daher werden Sie feststellen, dass Redis nicht garantiert, in allen Datensätzen die zuletzt verwendeten (LRU) Schlüssel-Wert-Paare zu erhalten, sondern nur einige wenige zufällig ausgewählte Schlüssel-Wert-Paare.
// redisServer 保存了 lru 计数器
struct redisServer {
...
unsigned lruclock:22; /* Clock incrementing every minute, for LRU */
...
};
// 每一个 redis 对象都保存了 lru
#define REDIS_LRU_CLOCK_MAX ((1<<21)-1) /* Max value of obj->lru */
#define REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION 10 /* LRU clock resolution in seconds */
typedef struct redisObject {
// 刚刚好 32 bits
// 对象的类型，字符串/列表/集合/哈希表
unsigned type:4;
// 未使用的两个位
unsigned notused:2; /* Not used */
// 编码的方式，redis 为了节省空间，提供多种方式来保存一个数据
// 譬如：“123456789” 会被存储为整数 123456789
unsigned encoding:4;
unsigned lru:22; /* lru time (relative to server.lruclock) */
// 引用数
int refcount;
// 数据指针
void *ptr;
} robj;
// redis 定时执行程序。联想：linux cron
int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
......
/* We have just 22 bits per object for LRU information.
* So we use an (eventually wrapping) LRU clock with 10 seconds resolution.
* 2^22 bits with 10 seconds resolution is more or less 1.5 years.
*
* Note that even if this will wrap after 1.5 years it's not a problem,
* everything will still work but just some object will appear younger
* to Redis. But for this to happen a given object should never be touched
* for 1.5 years.
*
* Note that you can change the resolution altering the
* REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION define.
*/
updateLRUClock();
......
}
// 更新服务器的 lru 计数器
void updateLRUClock(void) {
server.lruclock = (server.unixtime/REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION) &
REDIS_LRU_CLOCK_MAX;
}TTL-Dateneliminierungsmechanismus
In der Datenstruktur des Redis-Datensatzes wird die Ablaufzeittabelle für das Schlüssel-Wert-Paar gespeichert, d. h. redisDb.expires. Ähnlich wie der LRU-Dateneliminierungsmechanismus sieht der TTL-Dateneliminierungsmechanismus wie folgt aus: Wählen Sie zufällig mehrere Schlüssel-Wert-Paare aus der Ablaufzeittabelle aus, nehmen Sie das Schlüssel-Wert-Paar mit dem größten TTL heraus und eliminieren Sie es. Ebenso werden Sie feststellen, dass Redis nicht garantiert die am schnellsten ablaufenden Schlüssel-Wert-Paare in allen Ablaufzeittabellen erhält, sondern nur wenige zufällig ausgewählte Schlüssel-Wert-Paare.
Zusammenfassung
Wenn Redis einen Befehl auf dem Service-Client ausführt, erkennt es, ob zu viel Speicher verwendet wird. Bei Überschreitung des Grenzwerts werden die Daten gelöscht.
// 执行命令
int processCommand(redisClient *c) {
......
// 内存超额
/* Handle the maxmemory directive.
*
* First we try to free some memory if possible (if there are volatile
* keys in the dataset). If there are not the only thing we can do
* is returning an error. */
if (server.maxmemory) {
int retval = freeMemoryIfNeeded();
if ((c->cmd->flags & REDIS_CMD_DENYOOM) && retval == REDIS_ERR) {
flagTransaction(c);
addReply(c, shared.oomerr);
return REDIS_OK;
}
}
......
}
// 如果需要，是否一些内存
int freeMemoryIfNeeded(void) {
size_t mem_used, mem_tofree, mem_freed;
int slaves = listLength(server.slaves);
// redis 从机回复空间和 AOF 内存大小不计算入 redis 内存大小
/* Remove the size of slaves output buffers and AOF buffer from the
* count of used memory. */
mem_used = zmalloc_used_memory();
// 从机回复空间大小
if (slaves) {
listIter li;
listNode *ln;
listRewind(server.slaves,&li);
while((ln = listNext(&li))) {
redisClient *slave = listNodeValue(ln);
unsigned long obuf_bytes = getClientOutputBufferMemoryUsage(slave);
if (obuf_bytes > mem_used)
mem_used = 0;
else
mem_used -= obuf_bytes;
}
}
// server.aof_buf && server.aof_rewrite_buf_blocks
if (server.aof_state != REDIS_AOF_OFF) {
mem_used -= sdslen(server.aof_buf);
mem_used -= aofRewriteBufferSize();
}
// 内存是否超过设置大小
/* Check if we are over the memory limit. */
if (mem_used <= server.maxmemory) return REDIS_OK;
// redis 中可以设置内存超额策略
if (server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_NO_EVICTION)
return REDIS_ERR; /* We need to free memory, but policy forbids. */
/* Compute how much memory we need to free. */
mem_tofree = mem_used - server.maxmemory;
mem_freed = 0;
while (mem_freed < mem_tofree) {
int j, k, keys_freed = 0;
// 遍历所有数据集
for (j = 0; j < server.dbnum; j++) {
long bestval = 0; /* just to prevent warning */
sds bestkey = NULL;
struct dictEntry *de;
redisDb *db = server.db+j;
dict *dict;
// 不同的策略，选择的数据集不一样
if (server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU ||
server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM)
{
dict = server.db[j].dict;
} else {
dict = server.db[j].expires;
}
// 数据集为空，继续下一个数据集
if (dictSize(dict) == 0) continue;
// 随机淘汰随机策略：随机挑选
/* volatile-random and allkeys-random policy */
if (server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM ||
server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_VOLATILE_RANDOM)
{
de = dictGetRandomKey(dict);
bestkey = dictGetKey(de);
}
// LRU 策略：挑选最近最少使用的数据
/* volatile-lru and allkeys-lru policy */
else if (server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU ||
server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_VOLATILE_LRU)
{
// server.maxmemory_samples 为随机挑选键值对次数
// 随机挑选 server.maxmemory_samples个键值对，驱逐最近最少使用的数据
for (k = 0; k < server.maxmemory_samples; k++) {
sds thiskey;
long thisval;
robj *o;
// 随机挑选键值对
de = dictGetRandomKey(dict);
// 获取键
thiskey = dictGetKey(de);
/* When policy is volatile-lru we need an additional lookup
* to locate the real key, as dict is set to db->expires. */
if (server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_VOLATILE_LRU)
de = dictFind(db->dict, thiskey);
o = dictGetVal(de);
// 计算数据的空闲时间
thisval = estimateObjectIdleTime(o);
// 当前键值空闲时间更长，则记录
/* Higher idle time is better candidate for deletion */
if (bestkey == NULL || thisval > bestval) {
bestkey = thiskey;
bestval = thisval;
}
}
}
// TTL 策略：挑选将要过期的数据
/* volatile-ttl */
else if (server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_VOLATILE_TTL) {
// server.maxmemory_samples 为随机挑选键值对次数
// 随机挑选 server.maxmemory_samples个键值对，驱逐最快要过期的数据
for (k = 0; k < server.maxmemory_samples; k++) {
sds thiskey;
long thisval;
de = dictGetRandomKey(dict);
thiskey = dictGetKey(de);
thisval = (long) dictGetVal(de);
/* Expire sooner (minor expire unix timestamp) is better
* candidate for deletion */
if (bestkey == NULL || thisval < bestval) {
bestkey = thiskey;
bestval = thisval;
}
}
}
// 删除选定的键值对
/* Finally remove the selected key. */
if (bestkey) {
long long delta;
robj *keyobj = createStringObject(bestkey,sdslen(bestkey));
// 发布数据更新消息，主要是 AOF 持久化和从机
propagateExpire(db,keyobj);
// 注意， propagateExpire() 可能会导致内存的分配， propagateExpire()
提前执行就是因为 redis 只计算 dbDelete() 释放的内存大小。倘若同时计算 dbDelete() 释放的内存
和 propagateExpire() 分配空间的大小，与此同时假设分配空间大于释放空间，就有可能永远退不出这个循环。
// 下面的代码会同时计算 dbDelete() 释放的内存和 propagateExpire() 分配空间的大小：
// propagateExpire(db,keyobj);
// delta = (long long) zmalloc_used_memory();
// dbDelete(db,keyobj);
// delta -= (long long) zmalloc_used_memory();
// mem_freed += delta;
/////////////////////////////////////////
/* We compute the amount of memory freed by dbDelete() alone.
* It is possible that actually the memory needed to propagate
* the DEL in AOF and replication link is greater than the one
* we are freeing removing the key, but we can't account for
* that otherwise we would never exit the loop.
*
* AOF and Output buffer memory will be freed eventually so
* we only care about memory used by the key space. */
// 只计算 dbDelete() 释放内存的大小
delta = (long long) zmalloc_used_memory();
dbDelete(db,keyobj);
delta -= (long long) zmalloc_used_memory();
mem_freed += delta;
server.stat_evictedkeys++;
// 将数据的删除通知所有的订阅客户端
notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_EVICTED, "evicted",
keyobj, db->id);
decrRefCount(keyobj);
keys_freed++;
// 将从机回复空间中的数据及时发送给从机
/* When the memory to free starts to be big enough, we may
* start spending so much time here that is impossible to
* deliver data to the slaves fast enough, so we force the
* transmission here inside the loop. */
if (slaves) flushSlavesOutputBuffers();
}
}
// 未能释放空间，且此时 redis 使用的内存大小依旧超额，失败返回
if (!keys_freed) return REDIS_ERR; /* nothing to free... */
}
return REDIS_OK;
}Anwendbare Szenarien
Werfen wir einen Blick auf die anwendbaren Szenarien verschiedener Strategien:
allkeys-lru: Wenn unsere Anwendung auf den Cache zugreift Wenn die Potenzgesetzverteilung erfüllt ist (das heißt, es gibt relativ heiße Daten), oder wir uns über die Cache-Zugriffsverteilung unserer Anwendung nicht im Klaren sind, können wir die Allkeys-LRU-Strategie wählen.
allkeys-random: Wenn unsere Anwendung die gleiche Zugriffswahrscheinlichkeit auf Cache-Schlüssel hat, können wir diese Strategie verwenden.
volatile-ttl: Mit dieser Strategie können wir Redis auffordern, welche Schlüssel für die Räumung besser geeignet sind.
Darüber hinaus sind die Volatile-Lru-Strategie und die Volatilität-Random-Strategie geeignet, wenn wir eine Redis-Instanz sowohl für den Cache als auch für den persistenten Speicher verwenden. Wir können jedoch auch das gleiche Ergebnis erzielen, indem wir zwei Redis-Instanzen verwenden Erwähnenswert ist, dass das Festlegen der Schlüsselablaufzeit tatsächlich mehr Speicher verbraucht. Wir empfehlen daher die Verwendung der Allkeys-LRU-Strategie, um den Speicher effizienter zu nutzen.
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