Explication détaillée de la stratégie d'expiration des données dans Redis

Je pense que tout le monde a une certaine compréhension de l'expiration des données dans Redis. Cet article présente principalement la stratégie d'expiration des données dans Redis. L'article la présente en détail à travers un exemple de code. Je pense qu'il a une certaine valeur de référence pour la compréhension et l'apprentissage de chacun. nécessaire, les amis peuvent s'y référer, j'espère que cela pourra aider tout le monde.

1. Le délai d'expiration de la clé dans Redis

Utilisez la commande EXPIRE key seconds pour définir le délai d'expiration des données. Le retour de 1 indique que le paramètre est réussi, le retour de 0 indique que la clé n'existe pas ou que le délai d'expiration ne peut pas être défini avec succès. Après avoir défini le délai d'expiration sur la clé, la clé sera automatiquement supprimée après le nombre de secondes spécifié. Les clés avec un délai d'expiration spécifié sont dites instables dans Redis.

Lorsque la clé est supprimée par la commande DEL ou réinitialisée par la commande SET ou GETSET, le délai d'expiration qui lui est associé sera effacé

127.0.0.1:6379> setex s 20 1
OK
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 17
127.0.0.1:6379> setex s 200 1
OK
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 195
127.0.0.1:6379> setrange s 3 100
(integer) 6
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 152
127.0.0.1:6379> get s
"1\x00\x00100"
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 108
127.0.0.1:6379> getset s 200
"1\x00\x00100"
127.0.0.1:6379> get s
"200"
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) -1

Utilisez PERSIST pour effacer le délai d'expiration

127.0.0.1:6379> setex s 100 test
OK
127.0.0.1:6379> get s
"test"
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 94
127.0.0.1:6379> type s
string
127.0.0.1:6379> strlen s
(integer) 4
127.0.0.1:6379> persist s
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) -1
127.0.0.1:6379> get s
"test"

Utilisez PERSIST pour effacer le délai d'expiration

127.0.0.1:6379> expire s 200
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 198
127.0.0.1:6379> rename s ss
OK
127.0.0.1:6379> ttl ss
(integer) 187
127.0.0.1:6379> type ss
string
127.0.0.1:6379> get ss
"test"

L'utilisation de renommer ne modifie que la valeur de la clé

Remarque : après Redis 2.6, la précision d'expiration peut être contrôlée dans un délai de 0 à 1 milliseconde, et les informations d'expiration de la clé sont stocké sous la forme d'un horodatage Unix absolu (stocké avec une précision de la milliseconde après Redis2.6), donc lors de la synchronisation de plusieurs serveurs, assurez-vous de synchroniser l'heure de chaque serveur

Stratégie de suppression de clé Redis expirée

Clé Redis expirée Il existe trois manières :
Suppression passive : lors de la lecture/écriture d'une clé expirée, la stratégie de suppression paresseuse sera déclenchée et la clé expirée sera supprimée directement
Suppression active : étant donné que la stratégie de suppression paresseuse ne peut garantir que les données froides sont supprimées à temps, Redis éliminera régulièrement activement un lot de clés expirées

3. 
   

   La mémoire actuellement utilisée dépasse la mémoire maximale Lorsqu'une stratégie de nettoyage active et limitée est déclenchée

Suppression passive

Uniquement lorsque la clé est actionnée (comme GET) , REDIS vérifiera passivement si la clé a expiré, si elle est expirée, supprimez-la et renvoyez NIL.

1. Cette stratégie de suppression est respectueuse du CPU. L'opération de suppression ne sera effectuée que lorsque cela est nécessaire, et le temps CPU inutile ne sera pas gaspillé sur d'autres clés expirées.

/*-----------------------------------------------------------------------------
 * Expires API
 *----------------------------------------------------------------------------*/
 
int removeExpire(redisDb *db, robj *key) {
 /* An expire may only be removed if there is a corresponding entry in the
 * main dict. Otherwise, the key will never be freed. */
 redisAssertWithInfo(NULL,key,dictFind(db->dict,key->ptr) != NULL);
 return dictDelete(db->expires,key->ptr) == DICT_OK;
}
 
void setExpire(redisDb *db, robj *key, long long when) {
 dictEntry *kde, *de;
 
 /* Reuse the sds from the main dict in the expire dict */
 kde = dictFind(db->dict,key->ptr);
 redisAssertWithInfo(NULL,key,kde != NULL);
 de = dictReplaceRaw(db->expires,dictGetKey(kde));
 dictSetSignedIntegerVal(de,when);
}
 
/* Return the expire time of the specified key, or -1 if no expire
 * is associated with this key (i.e. the key is non volatile) */
long long getExpire(redisDb *db, robj *key) {
 dictEntry *de;
 
 /* No expire? return ASAP */
 if (dictSize(db->expires) == 0 ||
 (de = dictFind(db->expires,key->ptr)) == NULL) return -1;
 
 /* The entry was found in the expire dict, this means it should also
 * be present in the main dict (safety check). */
 redisAssertWithInfo(NULL,key,dictFind(db->dict,key->ptr) != NULL);
 return dictGetSignedIntegerVal(de);
}
 
/* Propagate expires into slaves and the AOF file.
 * When a key expires in the master, a DEL operation for this key is sent
 * to all the slaves and the AOF file if enabled.
 *
 * This way the key expiry is centralized in one place, and since both
 * AOF and the master->slave link guarantee operation ordering, everything
 * will be consistent even if we allow write operations against expiring
 * keys. */
void propagateExpire(redisDb *db, robj *key) {
 robj *argv[2];
 
 argv[0] = shared.del;
 argv[1] = key;
 incrRefCount(argv[0]);
 incrRefCount(argv[1]);
 
 if (server.aof_state != REDIS_AOF_OFF)
 feedAppendOnlyFile(server.delCommand,db->id,argv,2);
 replicationFeedSlaves(server.slaves,db->id,argv,2);
 
 decrRefCount(argv[0]);
 decrRefCount(argv[1]);
}
 
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
 mstime_t when = getExpire(db,key);
 mstime_t now;
 
 if (when < 0) return 0; /* No expire for this key */ /* Don&#39;t expire anything while loading. It will be done later. */ if (server.loading) return 0; /* If we are in the context of a Lua script, we claim that time is * blocked to when the Lua script started. This way a key can expire * only the first time it is accessed and not in the middle of the * script execution, making propagation to slaves / AOF consistent. * See issue #1525 on Github for more information. */ now = server.lua_caller ? server.lua_time_start : mstime(); /* If we are running in the context of a slave, return ASAP: * the slave key expiration is controlled by the master that will * send us synthesized DEL operations for expired keys. * * Still we try to return the right information to the caller, * that is, 0 if we think the key should be still valid, 1 if * we think the key is expired at this time. */ if (server.masterhost != NULL) return now > when;
 
 /* Return when this key has not expired */
 if (now <= when) return 0; /* Delete the key */ server.stat_expiredkeys++; propagateExpire(db,key); notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_EXPIRED, "expired",key,db->id);
 return dbDelete(db,key);
}
 
/*-----------------------------------------------------------------------------
 * Expires Commands
 *----------------------------------------------------------------------------*/
 
/* This is the generic command implementation for EXPIRE, PEXPIRE, EXPIREAT
 * and PEXPIREAT. Because the commad second argument may be relative or absolute
 * the "basetime" argument is used to signal what the base time is (either 0
 * for *AT variants of the command, or the current time for relative expires).
 *
 * unit is either UNIT_SECONDS or UNIT_MILLISECONDS, and is only used for
 * the argv[2] parameter. The basetime is always specified in milliseconds. */
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. */
 
 if (getLongLongFromObjectOrReply(c, param, &when, NULL) != REDIS_OK)
 return;
 
 if (unit == UNIT_SECONDS) when *= 1000;
 when += basetime;
 
 /* No key, return zero. */
 if (lookupKeyRead(c->db,key) == NULL) {
 addReply(c,shared.czero);
 return;
 }
 
 /* EXPIRE with negative TTL, or EXPIREAT with a timestamp into the past
 * should never be executed as a DEL when load the AOF or in the context
 * of a slave instance.
 *
 * Instead we take the other branch of the IF statement setting an expire
 * (possibly in the past) and wait for an explicit DEL from the master. */
 if (when <= mstime() && !server.loading && !server.masterhost) { robj *aux; redisAssertWithInfo(c,key,dbDelete(c->db,key));
 server.dirty++;
 
 /* Replicate/AOF this as an explicit DEL. */
 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 {
 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;
 }
}
 
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);
}
 
void ttlGenericCommand(redisClient *c, int output_ms) {
 long long expire, ttl = -1;
 
 /* If the key does not exist at all, return -2 */
 if (lookupKeyRead(c->db,c->argv[1]) == NULL) {
 addReplyLongLong(c,-2);
 return;
 }
 /* The key exists. Return -1 if it has no expire, or the actual
 * TTL value otherwise. */
 expire = getExpire(c->db,c->argv[1]);
 if (expire != -1) {
 ttl = expire-mstime();
 if (ttl < 0) ttl = 0; } if (ttl == -1) { addReplyLongLong(c,-1); } else { addReplyLongLong(c,output_ms ? ttl : ((ttl+500)/1000)); } } void ttlCommand(redisClient *c) { ttlGenericCommand(c, 0); } void pttlCommand(redisClient *c) { ttlGenericCommand(c, 1); } void persistCommand(redisClient *c) { dictEntry *de; de = dictFind(c->db->dict,c->argv[1]->ptr);
 if (de == NULL) {
 addReply(c,shared.czero);
 } else {
 if (removeExpire(c->db,c->argv[1])) {
  addReply(c,shared.cone);
  server.dirty++;
 } else {
  addReply(c,shared.czero);
 }
 }
}

2. Cependant, cette stratégie n'est pas respectueuse de la mémoire. Une clé a expiré, mais ne sera pas supprimée avant d'être utilisée et occupe toujours de l'espace mémoire. S’il existe un grand nombre de clés expirées mais que l’on y accède rarement, cela entraînera un gaspillage important d’espace mémoire. La fonction expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) se trouve dans src/db.c.

Mais cela ne suffit pas, car certaines clés peuvent ne plus être accessibles. Ces clés avec un délai d'expiration défini doivent également être supprimées après l'expiration. Nous pouvons même considérer cette situation comme. une fuite de mémoire - les données inutiles occupent une grande quantité de mémoire, mais le serveur ne les libérera pas tout seul. Ce n'est certainement pas le cas pour un serveur Redis dont l'état de fonctionnement dépend beaucoup de la mémoire.

Suppression proactive

Parlons d'abord des événements temporels. Pour les serveurs qui continuent de fonctionner, le serveur doit vérifier et organiser régulièrement ses propres ressources et son statut, afin que le serveur puisse maintenir un environnement sain et stable. état, ces opérations sont collectivement appelées opérations régulières (tâche cron)

Dans Redis, les opérations régulières sont implémentées par redis.c/serverCron, qui effectue principalement les opérations suivantes

• Mettre à jour diverses informations statistiques du serveur, telles que l'heure, l'utilisation de la mémoire, l'utilisation de la base de données, etc.

• Nettoyer les paires clé-valeur expirées dans la base de données.

• Redimensionnez les bases de données déraisonnables.

• Fermez et nettoyez les clients dont les connexions ont échoué.

• Tentative d'opération de persistance AOF ou RDB.

• Si le serveur est le nœud maître, effectuez une synchronisation régulière des nœuds esclaves.

• Si vous êtes en mode cluster, effectuez régulièrement des tests de synchronisation et de connexion sur le cluster.

Redis exécute serverCron en tant qu'événement temporel pour garantir qu'il s'exécutera automatiquement de temps en temps, et parce que serverCron doit s'exécuter régulièrement pendant que le serveur Redis est en cours d'exécution, c'est donc A événement de temps de cycle : serverCron sera exécuté périodiquement jusqu'à l'arrêt du serveur.

Dans la version Redis 2.6, le programme stipule que serverCron s'exécute 10 fois par seconde, soit une fois toutes les 100 millisecondes en moyenne. À partir de Redis 2.8, les utilisateurs peuvent ajuster le nombre d'exécutions de serverCron par seconde en modifiant l'option hz Pour des informations spécifiques, veuillez vous référer à la description de l'option hz dans le fichier redis.conf

, également appelé. suppression programmée, ici « régulière » Elle fait référence à la stratégie de nettoyage déclenchée régulièrement par Redis, qui est complétée par la fonction activeExpireCycle(void) située dans src/redis.c.

serverCron est une tâche de positionnement pilotée par le framework d'événements redis. Cette tâche planifiée appellera la fonction activeExpireCycle pour supprimer autant de clés expirées que possible dans le temps limité REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_LIMIT pour chaque base de données. est d'empêcher un blocage à long terme d'affecter le fonctionnement normal de redis. Cette stratégie de suppression active compense le manque de mémoire de la stratégie de suppression passive.

Par conséquent, Redis testera périodiquement de manière aléatoire un lot de clés avec des délais d'expiration définis et les traitera. Les clés expirées testées seront supprimées.

Une méthode typique est que Redis effectue les étapes suivantes 10 fois par seconde :

• 随机测试100个设置了过期时间的key

• 删除所有发现的已过期的key

• 若删除的key超过25个则重复步骤1
  

这是一个基于概率的简单算法，基本的假设是抽出的样本能够代表整个key空间，redis持续清理过期的数据直至将要过期的key的百分比降到了25%以下。这也意味着在任何给定的时刻已经过期但仍占据着内存空间的key的量最多为每秒的写操作量除以4.

Redis-3.0.0中的默认值是10，代表每秒钟调用10次后台任务。

除了主动淘汰的频率外，Redis对每次淘汰任务执行的最大时长也有一个限定，这样保证了每次主动淘汰不会过多阻塞应用请求，以下是这个限定计算公式：

#define ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 25 /* CPU max % for keys collection */ 
... 
timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;

hz调大将会提高Redis主动淘汰的频率，如果你的Redis存储中包含很多冷数据占用内存过大的话，可以考虑将这个值调大，但Redis作者建议这个值不要超过100。我们实际线上将这个值调大到100，观察到CPU会增加2%左右，但对冷数据的内存释放速度确实有明显的提高（通过观察keyspace个数和used_memory大小）。

可以看出timelimit和server.hz是一个倒数的关系，也就是说hz配置越大，timelimit就越小。换句话说是每秒钟期望的主动淘汰频率越高，则每次淘汰最长占用时间就越短。这里每秒钟的最长淘汰占用时间是固定的250ms（1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/100），而淘汰频率和每次淘汰的最长时间是通过hz参数控制的。

从以上的分析看，当redis中的过期key比率没有超过25%之前，提高hz可以明显提高扫描key的最小个数。假设hz为10，则一秒内最少扫描200个key（一秒调用10次*每次最少随机取出20个key），如果hz改为100，则一秒内最少扫描2000个key；另一方面，如果过期key比率超过25%，则扫描key的个数无上限，但是cpu时间每秒钟最多占用250ms。

当REDIS运行在主从模式时，只有主结点才会执行上述这两种过期删除策略，然后把删除操作”del key”同步到从结点。

maxmemory

当前已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略

• volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）

• allkeys-lru ： 删除lru算法的key

• volatile-random：随机删除即将过期key

• allkeys-random：随机删除

• volatile-ttl ： 删除即将过期的

• noeviction ： 永不过期，返回错误当mem_used内存已经超过maxmemory的设定，对于所有的读写请求，都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下，可能会反复触发主动清理策略，导致请求会有一定的延迟。

当mem_used内存已经超过maxmemory的设定，对于所有的读写请求，都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下，可能会反复触发主动清理策略，导致请求会有一定的延迟。

清理时会根据用户配置的maxmemory-policy来做适当的清理（一般是LRU或TTL），这里的LRU或TTL策略并不是针对redis的所有key，而是以配置文件中的maxmemory-samples个key作为样本池进行抽样清理。

maxmemory-samples在redis-3.0.0中的默认配置为5，如果增加，会提高LRU或TTL的精准度，redis作者测试的结果是当这个配置为10时已经非常接近全量LRU的精准度了，并且增加maxmemory-samples会导致在主动清理时消耗更多的CPU时间，建议：

• 尽量不要触发maxmemory，最好在mem_used内存占用达到maxmemory的一定比例后，需要考虑调大hz以加快淘汰，或者进行集群扩容。

• 如果能够控制住内存，则可以不用修改maxmemory-samples配置；如果Redis本身就作为LRU cache服务（这种服务一般长时间处于maxmemory状态，由Redis自动做LRU淘汰），可以适当调大maxmemory-samples。
  

以下是上文中提到的配置参数的说明

# Redis calls an internal function to perform many background tasks, like 
# closing connections of clients in timeout, purging expired keys that are 
# never requested, and so forth. 
# 
# Not all tasks are performed with the same frequency, but Redis checks for 
# tasks to perform according to the specified "hz" value. 
# 
# By default "hz" is set to 10. Raising the value will use more CPU when 
# Redis is idle, but at the same time will make Redis more responsive when 
# there are many keys expiring at the same time, and timeouts may be 
# handled with more precision. 
# 
# The range is between 1 and 500, however a value over 100 is usually not 
# a good idea. Most users should use the default of 10 and raise this up to 
# 100 only in environments where very low latency is required. 
hz 10 
 
# MAXMEMORY POLICY: how Redis will select what to remove when maxmemory 
# is reached. You can select among five behaviors: 
# 
# volatile-lru -> remove the key with an expire set using an LRU algorithm 
# allkeys-lru -> remove any key according to the LRU algorithm 
# volatile-random -> remove a random key with an expire set 
# allkeys-random -> remove a random key, any key 
# volatile-ttl -> remove the key with the nearest expire time (minor TTL) 
# noeviction -> don't expire at all, just return an error on write operations 
# 
# Note: with any of the above policies, Redis will return an error on write 
# operations, when there are no suitable keys for eviction. 
# 
# At the date of writing these commands are: set setnx setex append 
# incr decr rpush lpush rpushx lpushx linsert lset rpoplpush sadd 
# sinter sinterstore sunion sunionstore sdiff sdiffstore zadd zincrby 
# zunionstore zinterstore hset hsetnx hmset hincrby incrby decrby 
# getset mset msetnx exec sort 
# 
# The default is: 
# 
maxmemory-policy noeviction 
 
# LRU and minimal TTL algorithms are not precise algorithms but approximated 
# algorithms (in order to save memory), so you can tune it for speed or 
# accuracy. For default Redis will check five keys and pick the one that was 
# used less recently, you can change the sample size using the following 
# configuration directive. 
# 
# The default of 5 produces good enough results. 10 Approximates very closely 
# true LRU but costs a bit more CPU. 3 is very fast but not very accurate. 
# 
maxmemory-samples 5

Replication link和AOF文件中的过期处理

Afin d'obtenir un comportement correct sans provoquer de problèmes de cohérence, les opérations DEL lorsqu'une clé expirera seront enregistrées dans le fichier AOF et transmises à tous les esclaves associés. C'est-à-dire que l'opération de suppression expirée est effectuée uniformément dans l'instance principale et transmise, au lieu d'être contrôlée individuellement par chaque salve. De cette façon, il n’y aura aucune incohérence dans les données. Lorsque l'esclave est connecté au maître, il ne peut pas nettoyer immédiatement les clés expirées (il doit attendre l'opération DEL passée par le maître). L'esclave doit toujours gérer et maintenir l'état expiré dans l'ensemble de données afin que lorsque). l'esclave est promu maître, il peut se comporter comme le maître. Le traitement de l'expiration est également effectué de manière indépendante.

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