Dx's Tech Notes

3.缓存淘汰和过期删除

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1.*过期删除策略和内存淘汰策略有什么区别？

核心区别在于“触发条件”和“目的”不同：

  1. 过期删除策略 (Expiration Deletion Strategy)：

    • 触发条件： 针对设置了 TTL (过期时间) 的 Key。

    • 目的： 删除那些时间到了的数据，清理无效空间。

    • 实现方式： Redis 采用 惰性删除 + 定期删除 配合使用。

  2. 内存淘汰策略 (Memory Elimination Strategy)：

    • 触发条件： 当 Redis 的内存占用达到 maxmemory 限制 时触发。

    • 目的： 为了腾出空间给新写入的数据，防止内存溢出 (OOM)。

    • 实现方式： 强制移除数据。根据配置不同，可以是 LRU（最近最少使用）、LFU（最不常使用）、Random（随机）或者直接报错 (noeviction)。

一句话总结（面试金句）： “过期删除是处理‘自然死亡’的数据（时间到了）；内存淘汰是处理‘空间不足’时的紧急避险（主动杀掉数据腾位置）。”

2.*介绍一下Redis 内存淘汰策略

Redis 提供了 8 种策略，可以归纳为 2 大类（是否进行淘汰）：

  1. 不进行淘汰（默认策略）：

    • noeviction:

      • 一旦内存满了，Redis 拒绝写入新数据（写入命令直接报错 OOM），但允许读取。

      • 适用场景： 对数据完整性要求极高，宁可报错也不愿丢数据的场景。

  2. 进行淘汰（7 种方式）： Redis 提供了针对**“所有 Key”和“设置了过期时间的 Key”**两种范围的淘汰机制。

    • 范围一：在“设置了过期时间”的 Key 中进行淘汰 (volatile-*)

      • volatile-random: 随机淘汰。

      • volatile-ttl: 优先淘汰 TTL 最小（即马上要过期）的 Key。

      • volatile-lru: 淘汰 最近最少使用 (Least Recently Used) 的 Key。

      • volatile-lfu: 淘汰 使用频率最低 (Least Frequently Used) 的 Key（Redis 4.0 新增）。

      • 适用场景： 当你希望把 Redis 既当缓存（存有时效的数据）又当数据库（存持久化数据）使用时。

    • 范围二：在“所有 Key”中进行淘汰 (allkeys-*)

      • allkeys-random: 随机淘汰。

      • allkeys-lru (最常用): 无论有没有设置过期时间，一律淘汰最近最少使用的 Key。

      • allkeys-lfu: 无论有没有设置过期时间，一律淘汰使用频率最低的 Key。

      • 适用场景： 纯缓存场景。通常推荐使用 allkeys-lru，因为它可以保留热点数据，提升命中率。

3.介绍一下Redis过期删除策略

惰性删除 (Lazy Deletion) —— 被动清理：

  • 触发时机： 当客户端访问某个 Key 时（增删改查）。

  • 流程： Redis 会先检查该 Key 是否设置了过期时间且已过期。如果过期，直接删除并返回空；没过期则正常处理。

  • 优缺点：

    • ✅ 省 CPU： 只在用到时才检查，对 CPU 最友好。

    • ❌ 费内存： 如果大量过期 Key 再也没被访问过，它们会一直占用内存，造成“内存泄漏”。

定期删除 (Periodic Deletion) —— 主动清理：

  • 触发时机： Redis 默认每隔 100ms（每秒 10 次）运行一次后台任务。

  • 流程（随机抽查）：

    1. 从设置了过期时间的 Key 集合中，随机抽取 20 个 Key。

    2. 删除其中已过期的 Key。

    3. 循环判断： 如果已过期 Key 的比例超过 25%（即超过 5 个），则重复上述步骤，直到比例下降或达到时间上限。

  • 优缺点：

    • ✅ 省内存： 能主动清理那些长时间未被访问的“僵尸”过期 Key。

    • ❌ 费 CPU： 必须限制执行时长（默认不超过 25ms），否则会阻塞主线程导致系统卡顿。

“单用惰性删除会浪费内存，单用定期删除会抢占 CPU。组合使用可以最大限度地利用 CPU 资源并保证内存不被无效数据占满。”

4.那为什么我不过期立即删除？

  1. CPU 负载过高（致命伤）：

    • 如果要实现“一过期就立马删除”，Redis 需要为每一个设置了过期时间的 Key 创建一个定时器 (Timer)。

    • 当有过期的 Key 堆积或大量 Key 同时过期（缓存雪崩预兆）时，CPU 会瞬间消耗大量计算资源去处理删除操作，导致无法响应正常的客户端读写请求。

  2. 技术实现成本：

    • 在单线程模型下，维护海量的定时器本身就是一个巨大的性能开销。

结论： “这就好比为了打扫卫生（释放内存），让服务员（CPU）每时每刻盯着每一张桌子，一旦有空盘子立马收走。结果是卫生保持得很好，但新来的客人都没人接待了。 所以，Redis 选择了退一步：牺牲一点点内存（数据过期了不一定立马删），换取 CPU 的稳定运行（定期+惰性删除）。”

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