Toutes les structures de données Redis prennent en charge la définition du délai d'expiration. Lorsque le délai expire, Redis supprime automatiquement la structure de données. Vous pouvez imaginer qu'il y a un dieu de la mort à l'intérieur de Redis, surveillant toujours toutes les clés avec un délai d'expiration défini et les récoltant dès que leur durée de vie est écoulée.
Vous pouvez considérer du point de vue de la Mort si elle ne peut pas être traitée car trop de clés expirent en même temps. Dans le même temps, étant donné que Redis est monothread, le temps de récolte occupera également le temps de traitement du thread. Si la récolte est trop chargée, les instructions de lecture et d'écriture en ligne seront bloquées.
redis placera chaque clé avec un délai d'expiration défini dans un dictionnaire indépendant. Ce dictionnaire sera parcouru régulièrement pour supprimer les clés expirées. En plus du parcours planifié, il utilise également une stratégie paresseuse pour supprimer les clés expirées. La stratégie dite paresseuse signifie que lorsque le client accède à la clé, redis vérifie le délai d'expiration de la clé et la supprime immédiatement si elle expire. La suppression programmée est un processus centralisé, tandis que la suppression différée est un processus sporadique.
Redis effectuera des analyses d'expiration dix fois par seconde par défaut. Les analyses d'expiration ne parcourront pas toutes les clés du dictionnaire d'expiration, mais utiliseront une stratégie gourmande simple.
Sélectionnez au hasard 20 clés expirées dans le dictionnaire ;
Supprimez les clés expirées parmi ces 20 clés ;
Si le ratio de clés expirées dépasse 1/4, répétez l'étape 1 ;
En même temps, afin de vous assurer que le l'analyse expirée ne se produit pas. Une boucle excessive se produira, provoquant le blocage du thread. L'algorithme augmente également la limite supérieure du temps d'analyse, qui ne dépassera pas 25 ms par défaut.
Imaginez que toutes les clés d'une grande instance Redis expirent en même temps, que va-t-il se passer ?
Il ne fait aucun doute que Redis continuera à analyser le dictionnaire expiré (cycle plusieurs fois) et ne s'arrêtera que lorsque les clés expirées dans le dictionnaire expiré seront rares (le nombre de cycles diminuera considérablement). Cela entraînera des retards évidents dans les demandes de lecture et d’écriture en ligne. Une autre cause de décalage est que le gestionnaire de mémoire doit fréquemment récupérer des pages de mémoire, ce qui entraînera également une certaine consommation du processeur.
Lorsque la demande du client arrive, si le serveur entre dans l'état d'analyse d'expiration, la demande du client attendra au moins 25 ms avant d'être traitée. Si le client définit le délai d'expiration relativement court
Si le délai d'expiration est relativement court ; set S'il est de 10 ms, un grand nombre de connexions seront fermées en raison d'un délai d'attente, ce qui entraînera un grand nombre d'exceptions du côté commercial. Et pour le moment, vous ne pouvez pas voir les enregistrements de requêtes lentes du slowlog de Redis, car les requêtes lentes font référence à un traitement logique lent et n'incluent pas le temps d'attente.
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