背景

摸清 Redis 的数据清理策略，给内存使用高的被动缓存场景，在遇到内存不足时

• 怎么做是最优解提供决策依据。 

清理策略

Redis 的清理策略，总结概括为三点，被动清理、定时清理、驱逐清理

被动清理

访问 Key 时，每次都会检查该 Key 是否已过期，如果过期则删除该Key ，get 、scan 等指令都会触发 Key 的过期检查。

关键代码如下， expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) 函数会触发检查并删除

 robj *lookupKeyReadWithFlags(redisDb *db, robj *key, int flags) { robj *val; if (expireIfNeeded(db,key) == 1) { /* Key expired. If we are in the context of a master, expireIfNeeded() * returns 0 only when the key does not exist at all, so it's safe * to return NULL ASAP. */ if (server.masterhost == NULL) { server.stat_keyspace_misses++; return NULL; } if (server.current_client && server.current_client != server.master && server.current_client->cmd && server.current_client->cmd->flags & CMD_READONLY) { server.stat_keyspace_misses++; return NULL; } } val = lookupKey(db,key,flags); if (val == NULL) server.stat_keyspace_misses++; else server.stat_keyspace_hits++; return val; }

定时清理

通过 serverCron 定期触发清理，可以通过 hz 参数，配置每秒执行多少次清理任务，流程如下

• 1、Redis 配置项 hz 定义了 serverCron 任务的执行周期，默认为10，即CPU空闲时每秒执行10次

• 2、每次过期 Key 清理的 timelimit 不超过 CPU 时间的 25% ，即若 hz = 1，则一次清理时间最大为 250ms，若 hz = 10，则一次清理时间最大为 25ms，计算逻辑（timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;）

• 3、清理时依次遍历所有的 db;

• 4、从 db 中随机取 20 个key，判断是否过期，若过期，则逐出;

• 5、若有 5 个以上 key 过期，则重复步骤 4，否则遍历下一个 db;

• 6、在清理过程中，若达到了 timelimit 时间，退出清理过程;

关键代码如下，activeExpireCycle(int type) 会执行上述逻辑

 int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) { ... databasesCron(); ... } void databasesCron(void) { /* Expire keys by random sampling. Not required for slaves * as master will synthesize DELs for us. */ if (server.active_expire_enabled) { if (server.masterhost == NULL) { activeExpireCycle(ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW); } else { expireSlaveKeys(); } } ... } 

ps: activeExpireCycle 还会在主事件循环 eventLoop 中被调用，此时 type = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST, 控制了最多执行 timelimit = 1000us 的快速清理，也会删除部分 Key 。 

驱逐清理

Redis 在命令处理函数 processCommand 会进行内存的检查和驱逐，任何命令都会出触发，包括 ping 命令。

• 如果配置了 maxmemory ，且当前内存超过 maxmemory 时，则会执行 maxmemory_policy 筛选出需要清理的 Key，继而判断 lazyfree-lazy-eviction 是否开启来进行 Key 的同步还是异步删除。无论是同步删除还是异步删除，最后都会继续校验内存是否超限，直到内存低于 maxmemory。驱逐只会在 Master 节点进行。

maxmemory_policy 可选如下：

• volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选【最近最少使用】的 Key 进行删除

• volatile-ttl：从己设置过期时间的数据集中挑选【将要过期】的 Key 进行删除

• volatile-lfu：从己设置过期时间的数据集中选择【最不常用】的 Key 进行删除

• volatile-random：从己设置过期时间的数据集中【任意选择】Key 进行删除

• allkeys-lru：从数据集中挑选【最近最少使用】的Key 进行删除

• allkeys-lfu：从数据集中【优先删除掉最不常用】的 Key

• allkeys-random：从数据集中【任意选择】 Key 进行删除

• no-enviction：禁止驱逐数据

如上图，6.2 后的版本支持通过逐出因子 maxmemory-eviction-tenacity 来控制逐出阻塞的时间。具体的阻塞耗时间可以通过 latency-monitor 里的 eviction-cycle、eviction-del 来观测。

关键代码如下，freeMemoryIfNeeded() 函数会执行上述逻辑

 int processCommand(client *c) { ... if (server.maxmemory && !server.lua_timedout) { int out_of_memory = freeMemoryIfNeededAndSafe() == C_ERR; ... } ... } int freeMemoryIfNeededAndSafe(void) { if (server.lua_timedout || server.loading) return C_OK; return freeMemoryIfNeeded(); }

总结

回到开篇的背景问题，当遇到内存使用高的被动缓存场景，可用内存不足时：

• 离线分析内存，是否存在大量【已过期】的内存来不及定时清理，此时可调大 hz 参数来加速过期内存的主动清理。hz 参数最大 500 ，不过要观察 CPU 的影响，不要因为 hz 影响读写流量

• 如果调整 hz 还是没法及时清理已过期的内存，则可以使用 scan 指令来被动访问 key 的方式手动删除，注意执行 scan 时的 count ，同时观测 CPU 使用情况，scan 的 count 越大，CPU 消耗会越高，完成一次 sacn 删除的时间最快。为了减少对线上的影响，可以在业务低峰期，周期性的执行。

• 通过 latency-monitor 观测 eviction-cycle、eviction-del 指标，是否因内存驱逐阻塞严重，可开启 lazyfree-lazy-eviction 来缓解阻塞，如果还是很慢，可升级内存规格

• 可升级到 7.x 版本的 Redis ，通过 maxmemory-eviction-tenacity 参数主动控制每次驱逐的阻塞时间

参考：

• 快手Redis架构演进实践_脱敏.pdf