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Redis 内存管理

缓存数据设置过期时间？

Redis 是如何判断数据是否过期的呢？

过期删除策略

内存淘汰机制

主从模式下对过期键的处理？

LRU和LFU的区别

Redis事务

定义和原理

Redis 事务的注意点？

为什么不支持回滚？

bigkey和hotkey

bigkey

如何处理 bigkey

hotkey

如何解决 hotkey？

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Redis 内存管理

缓存数据设置过期时间？

因为内存是有限的，如果缓存中的所有数据都是一直保存的话，分分钟直接 Out of memory。

另外很多时候，我们的业务场景就是需要某个数据只在某一时间段内存在，比如我们的短信验证码可能只在 1 分钟内有效，用户登录的 token 可能只在 1 天内有效。

如果使用传统的数据库来处理的话，一般都是自己判断过期，这样更麻烦并且性能要差很多。

Redis 是如何判断数据是否过期的呢？

Redis 通过一个叫做过期字典（可以看作是 hash 表）来保存数据过期的时间。过期字典的键指向 Redis 数据库中的某个 key(键)，过期字典的值是一个 long long 类型的整数，这个整数保存了 key 所指向的数据库键的过期时间（毫秒精度的 UNIX 时间戳）。

过期删除策略

1. 惰性删除：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。

2. 定期删除：每隔一段时间「随机」从数据库中取出一定数量的 key 进行检查，并删除其中的过期key。并且，Redis 底层会通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 时间的影响。

   缺点：不太好确定删除操作执行的时长和频率。如果执行的太频繁，就会对 CPU 不友好；如果执行的太少，那又和惰性删除一样了，过期 key 占用的内存不会及时得到释放。

定期删除对内存更加友好，惰性删除对 CPU 更加友好。两者各有千秋，所以 Redis 采用的是 定期删除+惰性/懒汉式删除 。

内存淘汰机制

1、不进行数据淘汰的策略

noeviction（Redis3.0之后，默认的内存淘汰策略） ：它表示当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，而是不再提供服务，直接返回错误。

2、进行数据淘汰的策略

在设置了过期时间的数据中进行淘汰：

• volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值；

• volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值。

• volatile-lru（Redis3.0 之前，默认的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最久未使用的键值；

• volatile-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值；

在所有数据范围内进行淘汰：

• allkeys-random：随机淘汰任意键值;

• allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值；

• allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰整个键值中最少使用的键值。

主从模式下对过期键的处理？

当 Redis 运行在主从模式下时，从库不会进行过期扫描，从库对过期的处理是被动的。也就是即使从库中的 key 过期了，如果有客户端访问从库时，依然可以得到 key 对应的值，像未过期的键值对一样返回。

从库的过期键处理依靠主服务器控制，主库在 key 到期时，会在 AOF 文件里增加一条 del 指令，同步到所有的从库，从库通过执行这条 del 指令来删除过期的 key。

LRU和LFU的区别

Redis事务

定义和原理

Redis 中的事务是一组命令的集合，是 Redis 的最小执行单位。它可以保证一次执行多个命令，每个事务是一个单独的隔离操作，事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。服务端在执行事务的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求打断。

它的原理是先将属于一个事务的命令发送给 Redis，然后依次执行这些命令。

Redis 事务的注意点？

需要注意的点有：

• Redis 事务是不支持回滚的，不像 MySQL 的事务一样，要么都执行要么都不执行；

• Redis 服务端在执行事务的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求打断。直到事务命令全部执行完毕才会执行其他客户端的命令。

为什么不支持回滚？

Redis 的事务不支持回滚，但是执行的命令有语法错误，Redis 会执行失败，这些问题可以从程序层面捕获并解决。但是如果出现其他问题，则依然会继续执行余下的命令。这样做的原因是因为回滚需要增加很多工作，而不支持回滚则可以保持简单、快速的特性。

bigkey和hotkey

bigkey

是指键值占用内存空间非常大的 key。例如一个字符串 a 存储了 200M 的数据。

bigkey 的主要影响有：

• 网络阻塞；获取 bigkey 时，传输的数据量比较大，会增加带宽的压力。

• 超时阻塞；因为 bigkey 占用的空间比较大，所以操作起来效率会比较低，导致出现阻塞的可能性增加

• 导致内存空间不平衡；一个 bigkey 存储数据量比较大，同一个 key 在同一个节点或服务器中存储，会造成一定影响。

如何处理 bigkey

分割 bigkey：将一个 bigkey 分割为多个小 key。这种方式需要修改业务层的代码，一般不推荐这样做。

手动清理：Redis 4.0+ 可以使用 UNLINK 命令来异步删除一个或多个指定的 key。Redis 4.0 以下可以考虑使用 SCAN 命令结合 DEL 命令来分批次删除。

采用合适的数据结构：比如使用 HyperLogLog 统计页面 UV。

开启 lazy-free（惰性删除/延迟释放） ：lazy-free 特性是 Redis 4.0 开始引入的，指的是让 Redis 采用异步方式延迟释放 key 使用的内存，将该操作交给单独的子线程处理，避免阻塞主线程。

hotkey

简单来说，如果一个 key 的访问次数比较多且明显多于其他 key 的话，那这个 key 就可以看作是 hotkey。

影响：

处理 hotkey 会占用大量的 CPU 和带宽，可能会影响 Redis 实例对其他请求的正常处理。此外，如果突然访问 hotkey 的请求超出了 Redis 的处理能力，Redis 就会直接宕机。这种情况下，大量请求将落到后面的数据库上，可能会导致数据库崩溃。

因此，hotkey 很可能成为系统性能的瓶颈点，需要单独对其进行优化，以确保系统的高可用性和稳定性。

如何解决 hotkey？

读写分离：主节点处理写请求，从节点处理读请求。

使用 Redis Cluster：将热点数据分散存储在多个 Redis 节点上。

二级缓存：hotkey 采用二级缓存的方式进行处理，将 hotkey 存放一份到 JVM 本地内存中（可以用 Caffeine）。