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最近線上遇到Redis記憶體達到maxmemory限制後，資料淘汰過慢導致拖慢應用請求的問題。後來仔細看了一下Redis的各種資料淘汰策略，總結一下。

首先，Redis有三種刪除key的時機，它們對應不同的淘汰策略：

當讀/寫一個已經過期的key時，會觸發惰性刪除策略，直接刪除掉這個過期key。
由於惰性刪除策略無法保證冷資料被及時刪掉，所以Redis會定期主動淘汰一批已過期的key。
當前已用記憶體超過maxmemory限定時，觸發主動清理策略。

下面詳細說一下定期主動淘汰策略和主動清理策略，以及它們所對應的配置引數的含義。

定期主動淘汰策略

首先，這裡的“定期”指的是Redis定期呼叫databasesCron()函式時觸發的清理策略，這個定期的頻率由配置檔案中的hz引數決定，代表了一秒鐘內，後臺任務期望被呼叫的次數。Redis-3.0.0中的預設值是10，代表每秒鐘呼叫10次後臺任務。

hz調大將會提高Redis主動淘汰的頻率，如果你的Redis儲存中包含很多冷資料佔用記憶體過大的話，可以考慮將這個值調大，但Redis作者建議這個值不要超過100。我們實際線上將這個值調大到100，觀察到CPU會增加2%左右，但對冷資料的記憶體釋放速度確實有明顯的提高（透過觀察keyspace個數和used_memory大小）。

除了主動淘汰的頻率外，Redis對每次淘汰任務執行的最大時長也有一個限定，這樣保證了每次主動淘汰不會過多阻塞應用請求，以下是這個限定計算公式：

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

可以看出timelimit和server.hz是一個倒數的關係，也就是說hz配置越大，timelimit就越小。換句話說是每秒鐘期望的主動淘汰頻率越高，則每次淘汰最長佔用時間就越短。這裡每秒鐘的最長淘汰佔用時間是固定的250ms（1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/100），而淘汰頻率和每次淘汰的最長時間是透過hz引數控制的。

具體的淘汰過程為：在redis.c/activeExpireCycle()函式中，針對每個db有一個迴圈，每次從db->expires集合中隨機取出20個key，如果有超過5個key過期淘汰，則繼續迴圈。也就是說如果超過25%的key過期淘汰，則繼續淘汰，直到隨機抽取的key的過期率低於25%，或者整個迴圈時間超過timelimit的最大限定。則結束整個淘汰過程。

從以上的分析看，當redis中的過期key比率沒有超過25%之前，提高hz可以明顯提高掃描key的最小個數。假設hz為10，則一秒內最少掃描200個key（一秒呼叫10次*每次最少隨機取出20個key），如果hz改為100，則一秒內最少掃描2000個key；另一方面，如果過期key比率超過25%，則掃描key的個數無上限，但是cpu時間每秒鐘最多佔用250ms。

maxmemory的主動清理策略

當mem_used記憶體已經超過maxmemory的設定，對於所有的讀寫請求，都會觸發redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函式以清理超出的記憶體。注意這個清理過程是阻塞的，直到清理出足夠的記憶體空間。所以如果在達到maxmemory並且呼叫方還在不斷寫入的情況下，可能會反覆觸發主動清理策略，導致請求會有一定的延遲。

清理時會根據使用者配置的maxmemory-policy來做適當的清理（一般是LRU或TTL），這裡的LRU或TTL策略並不是針對redis的所有key，而是以配置檔案中的maxmemory-samples個key作為樣本池進行抽樣清理。

maxmemory-samples在redis-3.0.0中的預設配置為5，如果增加，會提高LRU或TTL的精準度，redis作者測試的結果是當這個配置為10時已經非常接近全量LRU的精準度了，並且增加maxmemory-samples會導致在主動清理時消耗更多的CPU時間。

建議：
儘量不要觸發maxmemory，最好在mem_used記憶體佔用達到maxmemory的一定比例後，需要考慮調大hz以加快淘汰，或者進行叢集擴容。
如果能夠控制住記憶體，則可以不用修改maxmemory-samples配置；如果Redis本身就作為LRU cache服務（這種服務一般長時間處於maxmemory狀態，由Redis自動做LRU淘汰），可以適當調大maxmemory-samples。

Redis過期刪除策略

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