面试突击 002 | Redis 是如何处理已过期元素的？

小咪咪 2023-10-06 11:26 10阅读 0赞

### 1 面试题    ###

Redis 如何处理已过期的元素？

### 2 涉及知识点 ###

此问题涉及以下知识点：

*  过期删除策略有哪些？
 *  这些过期策略有哪些优缺点？
 *  Redis 使用的是什么过期策略？
 *  Redis 是如何优化和执行过期策略的？

### 3 答案 ###

常见的过期策略：

*  定时删除
 *  惰性删除
 *  定期删除

#### 1）定时删除 ####

在设置键值过期时间时，创建一个定时事件，当过期时间到达时，由事件处理器自动执行键的删除操作。

##### ① 优点 #####

保证内存可以被尽快的释放

##### ② 缺点 #####

在 Redis 高负载的情况下或有大量过期键需要同时处理时，会造成 Redis 服务器卡顿，影响主业务执行。

#### 2）惰性删除 ####

不主动删除过期键，每次从数据库获取键值时判断是否过期，如果过期则删除键值，并返回 null。

##### ① 优点 #####

因为每次访问时，才会判断过期键，所以此策略只会使用很少的系统资源。

##### ② 缺点 #####

系统占用空间删除不及时，导致空间利用率降低，造成了一定的空间浪费。

##### ③ Redis 源码解析 #####

惰性删除的源码位于 src/db.c 文件的 expireIfNeeded 方法中，源码如下：

int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
        // 判断键是否过期
        if (!keyIsExpired(db,key)) return 0;
        if (server.masterhost != NULL) return 1;
        /* 删除过期键 */
        // 增加过期键个数
        server.stat_expiredkeys++;
        // 传播键过期的消息
        propagateExpire(db,key,server.lazyfree_lazy_expire);
        notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_EXPIRED,
            "expired",key,db->id);
        // server.lazyfree_lazy_expire 为 1 表示异步删除（懒空间释放），反之同步删除
        return server.lazyfree_lazy_expire ? dbAsyncDelete(db,key) :
                                             dbSyncDelete(db,key);
    }
    // 判断键是否过期
    int keyIsExpired(redisDb *db, robj *key) {
        mstime_t when = getExpire(db,key);
        if (when < 0) return 0; /* No expire for this key */
        /* Don't expire anything while loading. It will be done later. */
        if (server.loading) return 0;
        mstime_t now = server.lua_caller ? server.lua_time_start : mstime();
        return now > when;
    }
    // 获取键的过期时间
    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). */
        serverAssertWithInfo(NULL,key,dictFind(db->dict,key->ptr) != NULL);
        return dictGetSignedIntegerVal(de);
    }

所有对数据库的读写命令在执行之前，都会调用 expireIfNeeded 方法判断键值是否过期，过期则会从数据库中删除，反之则不做任何处理。

#### 3）定期删除 ####

每隔一段时间检查一次数据库，随机删除一些过期键。

Redis 默认每秒进行 10 次过期扫描，此配置可通过 Redis 的配置文件 redis.conf 进行配置，配置键为 `hz` 它的默认值是 `hz 10` 。

需要注意的是：Redis 每次扫描并不是遍历过期字典中的所有键，而是采用随机抽取判断并删除过期键的形式执行的。

定期删除的执行流程：

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##### ① 优点 #####

通过限制删除操作的时长和频率，来减少删除操作对 Redis 主业务的影响，同时也能删除一部分过期的数据减少了过期键对空间的无效占用。

##### ② 缺点 #####

内存清理方面没有定时删除效果好，同时没有惰性删除使用的系统资源少。

##### ③ Redis 源码解析 #####

定期删除的核心源码在 src/expire.c 文件下的 activeExpireCycle 方法中，源码如下：

void activeExpireCycle(int type) {
        static unsigned int current_db = 0; /* 上次定期删除遍历到的数据库ID */
        static int timelimit_exit = 0;      /* Time limit hit in previous call? */
        static long long last_fast_cycle = 0; /* 上一次执行快速定期删除的时间点 */
        int j, iteration = 0;
        int dbs_per_call = CRON_DBS_PER_CALL; // 每次定期删除，遍历的数据库的数量
        long long start = ustime(), timelimit, elapsed;
        if (clientsArePaused()) return;
        if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST) {
            if (!timelimit_exit) return;
            // ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION 是快速定期删除的执行时长
            if (start < last_fast_cycle + ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION*2) return;
            last_fast_cycle = start;
        }
        if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
            dbs_per_call = server.dbnum;
        // 慢速定期删除的执行时长
        timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;
        timelimit_exit = 0;
        if (timelimit <= 0) timelimit = 1;
        if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST)
            timelimit = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION; /* 删除操作的执行时长 */
        long total_sampled = 0;
        long total_expired = 0;
        for (j = 0; j < dbs_per_call && timelimit_exit == 0; j++) {
            int expired;
            redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);
            current_db++;
            do {
                // .......
                expired = 0;
                ttl_sum = 0;
                ttl_samples = 0;
                // 每个数据库中检查的键的数量
                if (num > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP)
                    num = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP;
                // 从数据库中随机选取 num 个键进行检查
                while (num--) {
                    dictEntry *de;
                    long long ttl;
                    if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
                    ttl = dictGetSignedInteger
                    // 过期检查，并对过期键进行删除
                    if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;
                    if (ttl > 0) {
                        /* We want the average TTL of keys yet not expired. */
                        ttl_sum += ttl;
                        ttl_samples++;
                    }
                    total_sampled++;
                }
                total_expired += expired;
                if (ttl_samples) {
                    long long avg_ttl = ttl_sum/ttl_samples;
                    if (db->avg_ttl == 0) db->avg_ttl = avg_ttl;
                    db->avg_ttl = (db->avg_ttl/50)*49 + (avg_ttl/50);
                }
                if ((iteration & 0xf) == 0) { /* check once every 16 iterations. */
                    elapsed = ustime()-start;
                    if (elapsed > timelimit) {
                        timelimit_exit = 1;
                        server.stat_expired_time_cap_reached_count++;
                        break;
                    }
                }
                /* 每次检查只删除 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/4 个过期键 */
            } while (expired > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/4);
        }
        // .......
    }

activeExpireCycle 方法在规定的时间，分多次遍历各个数据库，从过期字典中随机检查一部分过期键的过期时间，删除其中的过期键。

这个函数有两种执行模式，一个是快速模式一个是慢速模式，体现是代码中的 timelimit 变量，这个变量是用来约束此函数的运行时间的。快速模式下 timelimit 的值是固定的，等于预定义常量 ACTIVE\_EXPIRE\_CYCLE\_FAST\_DURATION，慢速模式下，这个变量的值是通过 1000000\*ACTIVE\_EXPIRE\_CYCLE\_SLOW\_TIME\_PERC/server.hz/100 计算的。

### 总结 ###

本文讲了常见的过期删除策略：

*  定时删除
 *  惰性删除
 *  定期删除 而 Redis 使用的是惰性删除 + 定期删除的组合策略。

【END】

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