转载:理解Redis的内存回收机制

转载:理解Redis的内存回收机制

之前看到过一道面试题:Redis的过期策略都有哪些?内存淘汰机制都有哪些?手写一下LRU代码实现?笔者结合在工作上遇到的问题学习分析,希望看完这篇文章能对大家有所帮助。

从一次不可描述的故障说起

问题描述:一个依赖于定时器任务的生成的接口列表数据,时而有,时而没有。

怀疑是Redis过期删除策略

排查过程长,因为手动执行定时器,set数据没有报错,但是set数据之后不生效。

set没报错,但是set完再查的情况下没数据,开始怀疑Redis的过期删除策略(准确来说应该是Redis的内存回收机制中的数据淘汰策略触发内存上限淘汰数据。),导致新加入Redis的数据都被丢弃了。最终发现故障的原因是因为配置错了,导致数据写错地方,并不是Redis的内存回收机制引起。

通过这次故障后思考总结,如果下一次遇到类似的问题,在怀疑Redis的内存回收之后,如何有效地证明它的正确性?如何快速证明猜测的正确与否?以及什么情况下怀疑内存回收才是合理的呢?下一次如果再次遇到类似问题,就能够更快更准地定位问题的原因。另外,Redis的内存回收机制原理也需要掌握,明白是什么,为什么。

花了点时间查阅资料研究Redis的内存回收机制,并阅读了内存回收的实现代码,通过代码结合理论,给大家分享一下Redis的内存回收机制。

为什么需要内存回收?

1、在Redis中,set指令可以指定key的过期时间,当过期时间到达以后,key就失效了;

2、Redis是基于内存操作的,所有的数据都是保存在内存中,一台机器的内存是有限且很宝贵的。

基于以上两点,为了保证Redis能继续提供可靠的服务,Redis需要一种机制清理掉不常用的、无效的、多余的数据,失效后的数据需要及时清理,这就需要内存回收了。

Redis的内存回收机制

Redis的内存回收主要分为过期删除策略和内存淘汰策略两部分。

过期删除策略

删除达到过期时间的key。

1、定时删除

对于每一个设置了过期时间的key都会创建一个定时器,一旦到达过期时间就立即删除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存较友好,但是缺点是占用了大量的CPU资源去处理过期的数据,会影响Redis的吞吐量和响应时间。

2、惰性删除

当访问一个key时,才判断该key是否过期,过期则删除。该策略能最大限度地节省CPU资源,但是对内存却十分不友好。有一种极端的情况是可能出现大量的过期key没有被再次访问,因此不会被清除,导致占用了大量的内存。

在计算机科学中,懒惰删除(英文:lazy deletion)指的是从一个散列表(也称哈希表)中删除元素的一种方法。在这个方法中,删除仅仅是指标记一个元素被删除,而不是整个清除它。被删除的位点在插入时被当作空元素,在搜索之时被当作已占据。

3、定期删除

每隔一段时间,扫描Redis中过期key字典,并清除部分过期的key。该策略是前两者的一个折中方案,还可以通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。

在Redis中,同时使用了定期删除和惰性删除。

过期删除策略原理

为了大家听起来不会觉得疑惑,在正式介绍过期删除策略原理之前,先给大家介绍一点可能会用到的相关Redis基础知识。

redisDb结构体定义

我们知道,Redis是一个键值对数据库,对于每一个redis数据库,redis使用一个redisDb的结构体来保存,它的结构如下:

typedef struct redisDb {

        dict *dict;                /* 数据库的键空间,保存数据库中的所有键值对 */

        dict *expires;              /* 保存所有过期的键 */

        dict *blocking_keys;        /* Keys with clients waiting for data (BLPOP)*/

        dict *ready_keys;          /* Blocked keys that received a PUSH */

        dict *watched_keys;        /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */

        int id;                    /* 数据库ID字段,代表不同的数据库 */

        long long avg_ttl;          /* Average TTL, just for stats */

} redisDb;

从结构定义中我们可以发现,对于每一个Redis数据库,都会使用一个字典的数据结构来保存每一个键值对,dict的结构图如下:


以上就是过期策略实现时用到比较核心的数据结构。程序=数据结构+算法,介绍完数据结构以后,接下来继续看看处理的算法是怎样的。

expires属性

redisDb定义的第二个属性是expires,它的类型也是字典,Redis会把所有过期的键值对加入到expires,之后再通过定期删除来清理expires里面的值。加入expires的场景有:

1、set指定过期时间expire

如果设置key的时候指定了过期时间,Redis会将这个key直接加入到expires字典中,并将超时时间设置到该字典元素。

2、调用expire命令

显式指定某个key的过期时间

3、恢复或修改数据

从Redis持久化文件中恢复文件或者修改key,如果数据中的key已经设置了过期时间,就将这个key加入到expires字典中

以上这些操作都会将过期的key保存到expires。redis会定期从expires字典中清理过期的key。

Redis清理过期key的时机

1、Redis在启动的时候,会注册两种事件,一种是时间事件,另一种是文件事件。(可参考启动Redis的时候,Redis做了什么)时间事件主要是Redis处理后台操作的一类事件,比如客户端超时、删除过期key;文件事件是处理请求。

在时间事件中,redis注册的回调函数是serverCron,在定时任务回调函数中,通过调用databasesCron清理部分过期key。(这是定期删除的实现。)

int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData)

{

    …

    /* Handle background operations on Redis databases. */

    databasesCron();

    ...

}

2、每次访问key的时候,都会调用expireIfNeeded函数判断key是否过期,如果是,清理key。(这是惰性删除的实现。)

robj *lookupKeyRead(redisDb *db, robj *key) {

    robj *val;

    expireIfNeeded(db,key);

    val = lookupKey(db,key);

    ...

    return val;

}

3、每次事件循环执行时,主动清理部分过期key。(这也是惰性删除的实现。)

void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) {

    eventLoop->stop = 0;

    while (!eventLoop->stop) {

        if (eventLoop->beforesleep != NULL)

            eventLoop->beforesleep(eventLoop);

        aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS);

    }

}

void beforeSleep(struct aeEventLoop *eventLoop) {

      ...

      /* Run a fast expire cycle (the called function will return

        - ASAP if a fast cycle is not needed). */

      if (server.active_expire_enabled && server.masterhost == NULL)

          activeExpireCycle(ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST);

      ...

  }

过期策略的实现

我们知道,Redis是以单线程运行的,在清理key是不能占用过多的时间和CPU,需要在尽量不影响正常的服务情况下,进行过期key的清理。过期清理的算法如下:

1、server.hz配置了serverCron任务的执行周期,默认是10,即CPU空闲时每秒执行十次。

2、每次清理过期key的时间不能超过CPU时间的25%:timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;

    比如,如果hz=1,一次清理的最大时间为250ms,hz=10,一次清理的最大时间为25ms。

3、如果是快速清理模式(在beforeSleep函数调用),则一次清理的最大时间是1ms。

4、依次遍历所有的DB。

5、从db的过期列表中随机取20个key,判断是否过期,如果过期,则清理。

6、如果有5个以上的key过期,则重复步骤5,否则继续处理下一个db

7、在清理过程中,如果达到CPU的25%时间,退出清理过程。

从实现的算法中可以看出,这只是基于概率的简单算法,且是随机的抽取,因此是无法删除所有的过期key,通过调高hz参数可以提升清理的频率,过期key可以更及时的被删除,但hz太高会增加CPU时间的消耗。

删除key

Redis4.0以前,删除指令是del,del会直接释放对象的内存,大部分情况下,这个指令非常快,没有任何延迟的感觉。但是,如果删除的key是一个非常大的对象,比如一个包含了千万元素的hash,那么删除操作就会导致单线程卡顿,Redis的响应就慢了。为了解决这个问题,在Redis4.0版本引入了unlink指令,能对删除操作进行“懒”处理,将删除操作丢给后台线程,由后台线程来异步回收内存。

实际上,在判断key需要过期之后,真正删除key的过程是先广播expire事件到从库和AOF文件中,然后在根据redis的配置决定立即删除还是异步删除。

如果是立即删除,Redis会立即释放key和value占用的内存空间,否则,Redis会在另一个bio线程中释放需要延迟删除的空间。

小结

总的来说,Redis的过期删除策略是在启动时注册了serverCron函数,每一个时间时钟周期,都会抽取expires字典中的部分key进行清理,从而实现定期删除。另外,Redis会在访问key时判断key是否过期,如果过期了,就删除,以及每一次Redis访问事件到来时,beforeSleep都会调用activeExpireCycle函数,在1ms时间内主动清理部分key,这是惰性删除的实现。

Redis结合了定期删除和惰性删除,基本上能很好的处理过期数据的清理,但是实际上还是有点问题的,如果过期key较多,定期删除漏掉了一部分,而且也没有及时去查,即没有走惰性删除,那么就会有大量的过期key堆积在内存中,导致redis内存耗尽,当内存耗尽之后,有新的key到来会发生什么事呢?是直接抛弃还是其他措施呢?有什么办法可以接受更多的key?

内存淘汰策略

Redis的内存淘汰策略,是指内存达到maxmemory极限时,使用某种算法来决定清理掉哪些数据,以保证新数据的存入。

Redis的内存淘汰机制

noeviction: 当内存不足以容纳新写入数据时,新写入操作会报错。

allkeys-lru:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间(server.db[i].dict)中,移除最近最少使用的 key(这个是最常用的)。

allkeys-random:当内存不足以容纳新写入数据时,在键空间(server.db[i].dict)中,随机移除某个 key。

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(server.db[i].expires)中,移除最近最少使用的 key。

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(server.db[i].expires)中,随机移除某个 key。

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(server.db[i].expires)中,有更早过期时间的 key 优先移除。

在配置文件中,通过maxmemory-policy可以配置要使用哪一个淘汰机制。

什么时候会进行淘汰?

Redis会在每一次处理命令的时候(processCommand函数调用freeMemoryIfNeeded)判断当前redis是否达到了内存的最大限制,如果达到限制,则使用对应的算法去处理需要删除的key。伪代码如下:

int processCommand(client *c)

{

    ...

    if (server.maxmemory) {

        int retval = freeMemoryIfNeeded(); 

    }

    ...

}

LRU实现原理

在淘汰key时,Redis默认最常用的是LRU算法(Latest Recently Used)。Redis通过在每一个redisObject保存lru属性来保存key最近的访问时间,在实现LRU算法时直接读取key的lru属性。

具体实现时,Redis遍历每一个db,从每一个db中随机抽取一批样本key,默认是3个key,再从这3个key中,删除最近最少使用的key。实现伪代码如下:

keys = getSomeKeys(dict, sample)

key = findSmallestIdle(keys)

remove(key)

3这个数字是配置文件中的maxmeory-samples字段,也是可以可以设置采样的大小,如果设置为10,那么效果会更好,不过也会耗费更多的CPU资源。

以上就是Redis内存回收机制的原理介绍,了解了上面的原理介绍后,回到一开始的问题,在怀疑Redis内存回收机制的时候能不能及时判断故障是不是因为Redis的内存回收机制导致的呢?

回到问题原点

如何证明故障是不是由内存回收机制引起的?

根据前面分析的内容,如果set没有报错,但是不生效,只有两种情况:

1、设置的过期时间过短,比如,1s?

2、内存超过了最大限制,且设置的是noeviction或者allkeys-random。

因此,在遇到这种情况,首先看set的时候是否加了过期时间,且过期时间是否合理,如果过期时间较短,那么应该检查一下设计是否合理。

如果过期时间没问题,那就需要查看Redis的内存使用率,查看Redis的配置文件或者在Redis中使用info命令查看Redis的状态,maxmemory属性查看最大内存值。如果是0,则没有限制,此时是通过total_system_memory限制,对比used_memory与Redis最大内存,查看内存使用率。

如果当前的内存使用率较大,那么就需要查看是否有配置最大内存,如果有且内存超了,那么就可以初步判定是内存回收机制导致key设置不成功,还需要查看内存淘汰算法是否noeviction或者allkeys-random,如果是,则可以确认是redis的内存回收机制导致。如果内存没有超,或者内存淘汰算法不是上面的两者,则还需要看看key是否已经过期,通过ttl查看key的存活时间。如果运行了程序,set没有报错,则ttl应该马上更新,否则说明set失败,如果set失败了那么就应该查看操作的程序代码是否正确了。


总结

Redis对于内存的回收有两种方式,一种是过期key的回收,另一种是超过redis的最大内存后的内存释放。

对于第一种情况,Redis会在:

1、每一次访问的时候判断key的过期时间是否到达,如果到达,就删除key

2、redis启动时会创建一个定时事件,会定期清理部分过期的key,默认是每秒执行十次检查,每次过期key清理的时间不超过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。

对于第二种情况,redis会在每次处理redis命令的时候判断当前redis是否达到了内存的最大限制,如果达到限制,则使用对应的算法去处理需要删除的key。


看完这篇文章后,你能回答文章开头的面试题了吗?

思考

留下一道思考题,我们知道,Redis是单线程的,单线程的redis还包含了这么多的任务每一次处理命令的线程都包含:处理命令、清理过期key、处理内存回收这些任务,为什么还能这么快?里面做了什么优化?后续再探索这个问题,敬请关注。

原创文章,文笔有限,才疏学浅,文中若有不正之处,万望告知。

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作者:hoohack

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来源:掘金

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