内存管理
Redis主要通过控制内存上限和回收策略实现内存管理，本节将围绕这两个方面来介绍Redis如何管理内存。
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设置内存上限
Redis使用maxmemory参数限制最大可用内存。限制内存的目的主要有：
用于缓存场景，当超出内存上限maxmemory时使用LRU等删除策略释放空间。
防止所用内存超过服务器物理内存。
需要注意，maxmemory限制的是Redis实际使用的内存量，也就是used_memory统计相对应的内存。由于内存碎片率的存在，实际消耗的内存可能会比maxmemory设置的更大，实际使用时要小心这部分内存溢出。通过设置内存上限可以非常方便地实现一台服务器部署多个Redis进程的内存控制。比如一台24GB内存的服务器，微系统预留24GB，预留4GB空闲内存给其他进程或Redis fork进程，留给Redis 16GB内存，这样可以部署4个maxmemory=4GB的Redis进程。得益于Redis单线程架构和内存限制机制，即使没有采用虚拟化，不同的Redis进程之间也可以很好地实现CPU和内存的隔离性，如下图所示：
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动态调整内存上限
Redis的内存上限可以通过config set maxmemory进行动态修改，即修改最大可用内存。例如之前的示例，当发现Redis-2没有做好预估，实际只用了不到2GB内存，而Redis-1实例需要扩容到6GB内存才够用，这时可以分别执行如下命令进行调整：
Redis-1>config set maxmemory 6GB Redis-2>config set maxmemory 2GB通过动态修改maxmemory，可以实现在当前服务器下动态伸缩Redis内存的目的。
这个例子过于理想化，如果此时Redis-3和Redis-4实例也需要分别扩容到6GB，这时超出系统物理内存限制就不能简单的通过调整maxmemory来达到扩容的目的，需要采用在线迁移数据或者通过复制切换服务器来达到扩容的目的。
运维提示：Redis默认无限使用服务器内存，为防止极端情况下导致系统内存耗尽，建议所有的Redis进程都要配置maxmemory。在保证物理内存可用的情况下，系统中所有Redis实例可以调整maxmemory参数来达到自由伸缩内存的目的。
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内存回收策略
Redis的内存回收机制主要体现在以下两个方面：
- 删除到达过期时间的键对象。
- 内存使用达到maxmemory上限时触发内存溢出控制策略。
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删除过期键对象
Redis所有的键都可以设置过期属性，内部保存在过期字典中。由于进程内保存大量的键，维护每个键精准的过期删除机制会导致消耗大量的CPU，对于单线程的Redis来说成本过高，因此Redis采用惰性删除和定时任务删除机制实现过期键的内存回收。
惰性删除：惰性删除用于客户端读取带有超时属性的键时，如果已经超过键设置的过期时间，会执行删除操作并返回空，这种策略是出于节省CPU成本考虑，不需要单独维护TTL链表来处理过期键的删除。但是单独用这种方式存在内存泄露的问题，当过期键一直没有访问将无法得到及时删除，从而导致内存不能及时释放。正因为如此，Redis还提供另一种定时任务删除机制作为惰性删除的补充。
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定时任务删除：Redis内部维护一个定时任务，默认每秒运行10次（通过配置hz控制）。定时任务中删除过期键逻辑采用了自适应算法，根据键的过期比例、使用快慢两种速率模式回收键，流程如下图：
2019-04-30-21-31-08.png
流程说明：
1）定时任务在每个数据库空间随机检查20个键，当发现过期时删除对应的键。
2）如果超过检查数25%的键过期，循环执行回收逻辑直到不足25%或运行超时为止，慢模式下超时时间为25毫秒。
3）如果之前回收键逻辑超时，则在Redis触发内部事件之前再次以快模式运行回收过期键任务，快模式下超时时间为1毫秒且2秒内只能运行1次。
4）快慢两种模式内部删除逻辑相同，只是执行的超时时间不同。
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内存溢出控制策略
当Redis所用内存达到maxmemory上限时会触发相应的溢出控制策略。具体策略受maxmemory-policy参数控制，Redis支持6中策略，如下所示：
1）noeviction：默认策略，不会删除任何数据，拒绝所有写入操作并返回客户端错误信息(error) OOM command not allowed when used memory，此时Redis值响应读操作。
2）volatile-lru：根据LRU算法删除设置了超时属性（expire）的键，知道腾出足够空间为止。如果没有可删除的键对象，回退到noeviction策略。
3）allkeys-lru：根据LRU算法删除键，不管数据有没有设置超时属性，知道腾出足够空间为止。
4）allkeys-random：随机删除所有键，直到腾出足够空间为止。
5）volatile-ttl：根据键值对象的ttl属性，删除最近将要过期数据。如果没有，回退到noeviction策略。
6）volatile-ttl：根据键值对象ttl属性，删除最近将要过期数据。如果没有，回退到noeviction策略。
内存溢出控制策略可以采用config set maxmemory-policy {policy}动态配置。Redis支持丰富的内存溢出对应策略，可以根据实际需求灵活定制，比如当设置volatile-lru策略时，保证具有过期属性的键可以根据LRU剔除，而未设置超时的键可以永久保留。还可以采用allkeys-lru策略把Redis变为纯缓存服务器使用。当Redis因为内存溢出删除键时，可以通过执行info stats命令查看evicted_keys指标找出当前Redis服务器已剔除的键数量。
每次Redis执行命令时如果设置了maxmemory参数，都会尝试执行回收内存操作。当Redis一直工作在内存溢出（used_memory > maxmemory）的状态下且设置非noeviction策略时，会频繁的触发回收内存的操作，影响Redis服务器的性能。回收内存逻辑伪代码如下：
def freeMemoryIfNeeded() : int mem_used, mem_tofree, mem_freed; //计算当前内存总量，排除从节点输出缓冲区和AOF缓冲区的内存应用 int slaves = server.slaves; mem_used = used_memory() - slave_output_buffer_size(slaves) - aof_rewrite_buffer_size(); //如果当前使用小于等于maxmemory退出 if(mem_used <= server.maxmemory) : return REDIS_OK; //如果设置内存溢出策略为noeviction（不淘汰），返回错误。 if(server.maxmemory_policy == 'noeviction') : return REDIS_ERR; //计算需要释放多少内存 mem_tofree = mem_used - server.maxmemory; //初始化已释放内存量 mem_freed = 0; //根据maxmemory-policy策略循环删除键释放内存 while(mem_freed < mem_tofree) : //迭代Redis所有数据库空间 for(int j = 0; j < server.dbnum; j++) : String bestkey = null; dict dict; if(server.maxmemory_policy == 'allkeys-lru' || server.maxmemory_policy == 'allkeys-random') : //如果策略是allkeys-lru/allkeys-random //回收内存目标为所有的数据库键 dict = server.db[j].dict; else : //如果策略是volatile-lru/volatile-random/volatile-ttl //回收内存目标为带过期时间的数据库键 dict = server.db[j].expires; //如果使用的是随机策略，那么从目标字典中随机选出键 if(server.maxmemory_policy == 'allkeys-random' || server.maxmemory_policy == 'volatile-random') : //随机返回被删除键 bestkey = get_random_key(dict); else if(server.maxmemory_policy == 'allkeys-lru' || server.maxmemory_policy == 'volatile-lru') : //循环随机采样maxmemory_samples次（默认5次），返回相对空闲时间最长的键 bestkey = get_lru_key(dict); else if(server.maxmemory_policy == 'volatile-ttl') : //循环随机采样maxmemory_samples次，返回最近将要过期的键 bestkey = get_ttl_key(dict); //删除被选中的键 if(bestkey != null) : long delta = used_memory(); deleteKey(bestkey); //计算删除键所释放的内存量 delta -= used_memory(); mem_freed += delta; //删除操作同步给从节点 if(slaves) : flushSlavesOutputBuffers(); return REDIS_OK;从伪代码可以看到，频繁执行回收内存成本很高，主要包括查找可回收键和删除键的开销，如果当前Redis有从节点，回收内存操作对应的删除命令会同步到从节点，导致写放大的问题。
运维提示：建议线上Redis内存工作在maxmemory>used_memory状态下，避免频繁内存回收开销。
对于需要收缩Redis内存的场景，可以通过调小maxmemory来实现快速回收。比如对一个实际占用6GB内存的进程设置maxmemory=4GB，之后第一次执行命令时，入股哟使用非noeviction策略，它会一次性回收到maxmemory指定的内存量，从而达到快速回收内存的目的。注意，此操作导致数据丢失和短暂的阻塞问题，一般在缓存场景下使用。
