什么?我往Redis写的数据怎么没了?

首先看俩问题,然后针对这俩问题,整理一下Redis过期策略。如果你对Redis的过期策略还不了解,那么请继续。

1、我往Redis里写的数据怎么没了?
使用Redis的同学你要明白一点,你为什么用Redis?用redis的作用是什么?用redis的好处是什么?凡事多思考一下为什么,多想想背后的原因。

就在不久前有朋友跟我说过,说他们生产环境的Redis怎么经常会丢掉一些数据?写进去了,过一会儿可能就没了。我的天啊,你问这个问题就说明Redis你就没用对啊。Redis是缓存,你给当存储了用了是吧?

首先要明白一点啥叫缓存?为啥用缓存?

Redis是用内存当缓存的。内存是无限的吗?相反,内存是很宝贵而且是有限的,磁盘是廉价而且是大量的。可能一台机器就几十个G的内存,但是可以有几个T的硬盘空间。Redis主要是基于内存来进行高性能、高并发的读写操作的。

那既然内存是有限的,比如Redis就只能用10个G,你一直往里面写数据,一直写一直写最后10个G都用的差不多了,你还写会,你想想会发生什么?当然会干掉一些的数据了,然后就保留10个G的数据。你说会不会造成数据丢失?

那Redis会干掉哪些数据?保留哪些数据呢?当然是干掉不常用的数据,保留常用的数据了。

所以说,这是缓存的一个最基本的概念:数据是会过期的。要么是你自己设置个过期时间,要么是Redis自己给干掉。

所以你的Redis如果使用不当,把生产数据存到里面,又没有去持久化到mysql,那就会有丢失的可能。

2、我的数据明明都过期了,怎么还占用着内存啊?
还有一种就是如果你给key设置好了一个过期时间,你知道到一定的时间再去查这个key就没有了,但是你知道redis是怎么给你弄成过期的吗?什么时候删除掉?

如果你不知道,在实际的使用过程中你就可能会发现这么一个问题:为啥好多数据明明应该过期了,结果发现redis内存占用还是很高?那是因为你不知道Redis是怎么删除那些过期key的。

举例,Redis 内存一共是10个G,你现在往里面写了5个G的数据,然后你对这些数据全都设置了10分钟之后过期,结果10分钟之后,你再来查看看,Redis的内存使用率怎么还是50%呢?5个G的数据都过期了,我从redis里查,是查不到了,结果过期的数据为啥还占用着Redis的内存呢。

如果你连这个问题都不知道,上来就懵了,回答不出来,建议你使用Redis之前多做做功课,不然你写代码的时候,想当然的认为写进Redis的数据就一定会存在,后面导致系统各种漏洞和bug,就不好弄了。

3、问题剖析
(1)设置过期时间
set key value 过期时间(1小时)表示set进去的key,1小时之后就没了,就失效了。

我们set key的时候,都可以给一个expire time,就是过期时间,指定这个key比如说只能存活1个小时?10分钟?这个很有用,我们自己可以指定缓存到期就失效。

如果假设你设置一批key只能存活1个小时,那么接下来1小时后,redis是怎么对这批key进行删除的?

答案是:定期删除+惰性删除

所谓定期删除,指的是Redis默认是每隔100ms就随机抽取一些设置了过期时间的key,检查其是否过期,如果过期就删除。

为什么是随机抽取?
假设Redis里放了10万个key,都设置了过期时间,你每隔几百毫秒,就检查10万个key,那redis基本上就死了,因为这样cpu负载会很高的,全都消耗在你的检查过期key上了。

所以这里可不是每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key,Redis如果设置成检查所有Key那将是一场性能上的灾难。所以实际上redis是每隔100ms随机抽取一些key来检查和删除的。

但是问题是,随机抽取检测key是否过去会导致定期删除策略可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉,那咋整呢?所以Redis还有另一个策略就是惰性删除。

惰性删除 就是说,在你获取某个key的时候,Redis会检查一下 ,这个key如果设置了过期时间那么是否过期了?如果过期了此时就会删除,不会给你返回任何东西。

所以并不是key到时间就被删除掉,而是你查询这个key的时候,Redis再懒惰的检查一下。

通过上述两种手段,保证过期的key一定会被干掉。

那么刚才的问题就不难理解了,就是说,你的过期key,靠定期删除没有被删除掉,还停留在内存里,占用着你的内存呢,除非你的系统去查一下那个key,才会被redis给删除掉。如果都过期了,定期删除才删了一点点,而你又没有去查,没有触发惰性删除,那么短时间内你的redis内存占用率还是会下不来。

但是实际上这还是有问题的,如果定期删除漏掉了很多过期key,然后你也没及时去查,也就没走惰性删除,此时会怎么样?如果大量过期key堆积在内存里,导致redis内存块耗尽了,咋整?

别担心Redis还有方案:内存淘汰机制。

(2)内存淘汰策略
如果Redis的内存占用过多的时候,此时会进行内存淘汰,Redis提供如下丰富的可选策略:

1)noeviction:当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。
(这个一般没人用吧,实在是太恶心了)

2)allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在所有键空间中,移除最近最少使用的key
(这个是最常用的)

3)allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在所有键空间中,随机移除某个key。
(这个一般没人用吧,为啥要随机,把我重要的key干掉了咋整,肯定是把最近最少使用的干掉)

4)volatile-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,移除最近最少使用的key。
(这个一般不太合适)

5)volatile-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,随机移除某个key。

6)volatile-ttl:当内存不足以容纳新写入数据时,在设置了过期时间的键空间中,有更早过期时间的key优先移除。

例如:Redis 里有10个key,现在内存已经满了,设置的淘汰策略是allkeys-lru,此时Redis需要删除掉一些key来保证你可以继续写入。在这10个key中,其中1个key,最近1分钟被查询了100次,1个key,最近10分钟被查询了50次,1个key,最近1个小时被查询了1次。肯定那些最近最少使用的被干掉了。

为啥存redis的数据有时候会丢失?
很简单,你写的数据太多了,内存占满了,或者触发了什么条件,如redis使用了allkeys-lru内存淘汰策略,自动给你清理掉了一些最近很少使用的数据。

4、结语
主要整理了Redis是怎么删除过期key的(定期删除+惰性删除),以及Redis内存满的时候怎么保证后续写入操作正常进行(内存淘汰策略)。

希望对你有帮助。奥利给!!

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,937评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,503评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,712评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,668评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,677评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,601评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,975评论 3 396
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,637评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,881评论 1 298
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,621评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,710评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,387评论 4 319
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,971评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,947评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,189评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,805评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,449评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容