Redis 削除戦略の 3 つの方法とエビクションアルゴリズムの例の分析-Redis-php.cn

Redis 削除戦略の 3 つの方法とエビクションアルゴリズムの例の分析

PHPz

リリース： 2023-06-02 13:43:34

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1. はじめに

記事を始める前に、質問させてください: コマンドを使用する場合: expire key Second有効期限が切れたら、キーの有効期限を設定します。時間切れです。このキーに対応する 期限切れデータ は本当にサーバーによってすぐに削除されますか?答えは、すぐには削除されないということです。この答えがわかったら、Redis で期限切れのデータがどのように処理されるかを見てみましょう。

2. Redis のデータ特性

Redis はメモリレベルのデータベースです。すべてのデータはメモリに保存されます。メモリ内のデータは、TTL 命令を通じてステータスを取得できます。 3 つの状態があります:

#命令結果状態XX-1-2

3. 時間依存のデータストレージ構造

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命令を使用して期限切れデータを設定すると、データに対応するアドレスが期限切れスペースに配置されます。保存方法はハッシュ、保存される値は有効期限です。

4. データ削除戦略

データ削除戦略の目標: メモリ使用量と CPU 使用量のバランスを見つける。どちらかを考慮しないとパフォーマンスが低下します。全体的な Redis のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。サーバーのダウンタイムやメモリリークを引き起こす可能性もあります。

1. スケジュールされた削除

タイマーを作成します。キーに有効期限が設定されている場合有効期限に達すると、タイマーが使用されます。サーバータスクはキーの削除操作を即座に実行します。
利点:メモリを節約し、次の時点で削除します。時間が来たら、不要なメモリ使用量をすぐに解放します
欠点: CPU には大きな負荷がかかっています。この時点で CPU 負荷がどれほど高くても、 CPU が占有されているため、Redis サーバーの応答時間と命令のスループットに影響します

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2. 遅延削除

##データが有効期限に達した場合、処理は行われません。次回データにアクセスすると、
expireIfNeeded() 関数が呼び出され、データの有効期限が切れているかどうかが判断されます。期限切れでない場合は、データを返し、有効期限が切れていることを確認して削除し、戻ります。存在しません
利点: CPU パフォーマンスを節約し、削除する必要があるとわかった場合にのみ削除します
欠点: メモリ負荷が非常に高く、データが長時間メモリを占有しているように見えます

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3. 定期的な削除

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プロセス分析 :

Redis サーバーの起動と初期化時に、構成サーバーの値を読み取ります.hz、デフォルトは 10
で、その後は毎秒
serverCron() メソッドを 10 回実行します。これは、サーバー ## の検出に使用されます。
#serverCron()
メソッドは databasesCron( ) メソッドを呼び出します。このメソッドはデータベースを走査するために使用されます。Redis にはデフォルトで 16 個のデータベースがあります (最初のデータベースから順に)データベース
databasesCron()
メソッド activeExpireCycle() メソッドが再度呼び出され、各 expires[*] が検出されます。 1 つずつ、毎回 250ms/server.hz を実行; 特定の 有効期限が切れます [*]検出中に、W 個のキーが検出のためにランダムに選択されます
expires[*]
、0 ～ 15 ループ。 W 値 = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 属性値

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#概要:
サイクル Redis データベース内のタイムリーなデータを一貫してポーリングし、ランダムな抽出戦略を採用し、期限切れデータの割合を使用して削除の頻度を制御します


# # 時間に依存するデータ
永続的に有効なデータ
は期限切れのデータ、削除されたデータ、または未定義のデータ

通常削除遅延削除定期的な削除

6. エビクションアルゴリズム

1. 概念の紹介

新しいデータが Redis に入るとき、メモリが不足している場合はどうすればよいでしょうか? Redis はデータの保存にメモリを使用するため、各コマンドを実行する前に freeMemoryIfNeeded() を呼び出してメモリが十分であるかどうかを確認します。メモリが新しく追加されたデータの最小ストレージ要件を満たしていない場合、redis は現在の命令用のストレージ領域をクリアするために一部のデータを一時的に削除します。データをクリーニングするための戦略は、エビクションアルゴリズムと呼ばれます。

注: データの削除プロセスは、使用可能な十分なメモリ領域を 100% クリアすることはできません。失敗した場合は、繰り返し実行されます。すべてのデータを試した後、メモリのクリーンアップ要件を満たせない場合は、エラーメッセージが表示されます。

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2. 8 つの構成

揮発性データの検出 (server.db[i].expires 期限切れになる可能性のあるデータセット)

メモリを節約、占有なし	期間に関係なく、高頻度でCPUリソースを占有します	時間をスペースと交換します
深刻なメモリ使用量	実行の遅延、CPU 使用率の高さ	スペースを時間と引き換えに
メモリの定期的なランダムクリーニング	メモリを維持するために 1 秒あたり一定量の CPU リソースを費やします	ランダムかつ集中的なチェック

#volatile-lru削除する最も最近使用されていないデータを選択します##volatile-lfu##volatile-ttl#期限切れになるデータを選択してください##volatile -randomデータベースデータ全体を検出します ( )


削除する最も最近使用されていないデータを選択してください
ランダムにデータを選択して削除します
すべてのデータセットserver.db[i].dict

allkeys-lru

削除する最も最近使用されていないデータを選択します

allkeys-lfuallkeys-random