redis过期数据删除策略

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 过期数据删除策略 redis的过期数据删除策略使用了惰性删除和定期删除两种策略:惰性删除发生在redis处理读写请求的过程,如get/set等命令。

过期数据删除策略

 redis的过期数据删除策略使用了惰性删除和定期删除两种策略:

  • 惰性删除发生在redis处理读写请求的过程,如get/set等命令。
  • 定期删除发生在redis内部定时任务执行过程中,限制占用cpu的时间。


定期删除

 redis的定期删除是通过定时任务实现的,也就是定时任务会循环调用serverCron方法。然后定时检查过期数据的方法是databasesCron。
 定期删除的一大特点就是考虑了定时删除过期数据会占用cpu时间,所以每次执行databasesCron的时候会限制cpu的占用不超过25%。

int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
    // 省略了很多无关代码

    /* We need to do a few operations on clients asynchronously. */
    // 检查客户端,关闭超时客户端,并释放客户端多余的缓冲区
    clientsCron();

    /* Handle background operations on Redis databases. */
    // 对数据库执行各种操作
    databasesCron();



activeExpireCycle执行过期数据的删除,其他的动作不在该部分讨论当中。

// 对数据库执行删除过期键,调整大小,以及主动和渐进式 rehash
void databasesCron(void) {

    // 如果服务器不是从服务器,那么执行主动过期键清除
    if (server.active_expire_enabled && server.masterhost == NULL)
        // 清除模式为 CYCLE_SLOW ,这个模式会尽量多清除过期键
        activeExpireCycle(ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW);

    // 在没有 BGSAVE 或者 BGREWRITEAOF 执行时,对哈希表进行 rehash
    if (server.rdb_child_pid == -1 && server.aof_child_pid == -1) {
        static unsigned int resize_db = 0;
        static unsigned int rehash_db = 0;
        unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
        unsigned int j;

        /* Don't test more DBs than we have. */
        // 设定要测试的数据库数量
        if (dbs_per_call > server.dbnum) dbs_per_call = server.dbnum;

        /* Resize */
        // 调整字典的大小
        for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
            tryResizeHashTables(resize_db % server.dbnum);
            resize_db++;
        }

        /* Rehash */
        // 对字典进行渐进式 rehash
        if (server.activerehashing) {
            for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
                int work_done = incrementallyRehash(rehash_db % server.dbnum);
                rehash_db++;
                if (work_done) {
                    /* If the function did some work, stop here, we'll do
                     * more at the next cron loop. */
                    break;
                }
            }
        }
    }
}



 删除过期数据的整个过程主要按照下面的逻辑进行:

  • 遍历指定个数的db(如16)进行删除操作
  • 针对每个db随机获取过期数据每次遍历不超过指定数量(如20),发现过期数据并进行删除。
  • 每个db的次数累积到16次的时候会进行判断时间是否超过25%,超过就停止删除数据过程。
  • 最后如果删除的过期数据耗时(通过开始结束时间统计)超过待过期时间数量的25%的时候就停止删除过期数据过程。
  • timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100的解释是:server.hz代表每秒调用的次数,所以上面这个公司就是每次执行占用的时候的25%用于过期数据删除。
void activeExpireCycle(int type) {
    // 静态变量,用来累积函数连续执行时的数据
    static unsigned int current_db = 0; /* Last DB tested. */
    static int timelimit_exit = 0;      /* Time limit hit in previous call? */
    static long long last_fast_cycle = 0; /* When last fast cycle ran. */

    unsigned int j, iteration = 0;
    // 默认每次处理的数据库数量
    unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
    // 函数开始的时间
    long long start = ustime(), timelimit;

    // 快速模式
    if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST) {
        // 如果上次函数没有触发 timelimit_exit ,那么不执行处理
        if (!timelimit_exit) return;
        // 如果距离上次执行未够一定时间,那么不执行处理
        if (start < last_fast_cycle + ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION*2) return;
        // 运行到这里,说明执行快速处理,记录当前时间
        last_fast_cycle = start;
    }

    /* 
     * 一般情况下,函数只处理 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL 个数据库,
     * 除非:
     *
     * 1) 当前数据库的数量小于 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL
     * 2) 如果上次处理遇到了时间上限,那么这次需要对所有数据库进行扫描,
     *     这可以避免过多的过期键占用空间
     */
    if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
        dbs_per_call = server.dbnum;

    // 函数处理的微秒时间上限
    // ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 默认为 25 ,也即是 25 % 的 CPU 时间
    timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;
    timelimit_exit = 0;
    if (timelimit <= 0) timelimit = 1;

    // 如果是运行在快速模式之下
    // 那么最多只能运行 FAST_DURATION 微秒 
    // 默认值为 1000 (微秒)
    if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST)
        timelimit = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION; /* in microseconds. */

    // 遍历数据库
    for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
        int expired;
        // 指向要处理的数据库
        redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);

        // 为 DB 计数器加一,如果进入 do 循环之后因为超时而跳出
        // 那么下次会直接从下个 DB 开始处理
        current_db++;

        do {
            unsigned long num, slots;
            long long now, ttl_sum;
            int ttl_samples;

            /* If there is nothing to expire try next DB ASAP. */
            // 获取数据库中带过期时间的键的数量
            // 如果该数量为 0 ,直接跳过这个数据库
            if ((num = dictSize(db->expires)) == 0) {
                db->avg_ttl = 0;
                break;
            }
            // 获取数据库中键值对的数量
            slots = dictSlots(db->expires);
            // 当前时间
            now = mstime();

            // 这个数据库的使用率低于 1% ,扫描起来太费力了(大部分都会 MISS)
            // 跳过,等待字典收缩程序运行
            if (num && slots > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
                (num*100/slots < 1)) break;

            /* 
             * 样本计数器
             */
            // 已处理过期键计数器
            expired = 0;
            // 键的总 TTL 计数器
            ttl_sum = 0;
            // 总共处理的键计数器
            ttl_samples = 0;

            // 每次最多只能检查 LOOKUPS_PER_LOOP 个键
            if (num > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP)
                num = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP;

            // 开始遍历数据库
            while (num--) {
                dictEntry *de;
                long long ttl;

                // 从 expires 中随机取出一个带过期时间的键
                if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
                // 计算 TTL
                ttl = dictGetSignedIntegerVal(de)-now;
                // 如果键已经过期,那么删除它,并将 expired 计数器增一
                if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;
                if (ttl < 0) ttl = 0;
                // 累积键的 TTL
                ttl_sum += ttl;
                // 累积处理键的个数
                ttl_samples++;
            }

            /* Update the average TTL stats for this database. */
            // 为这个数据库更新平均 TTL 统计数据
            if (ttl_samples) {
                // 计算当前平均值
                long long avg_ttl = ttl_sum/ttl_samples;
                
                // 如果这是第一次设置数据库平均 TTL ,那么进行初始化
                if (db->avg_ttl == 0) db->avg_ttl = avg_ttl;
                /* Smooth the value averaging with the previous one. */
                // 取数据库的上次平均 TTL 和今次平均 TTL 的平均值
                db->avg_ttl = (db->avg_ttl+avg_ttl)/2;
            }

            // 我们不能用太长时间处理过期键,
            // 所以这个函数执行一定时间之后就要返回

            // 更新遍历次数
            iteration++;

            // 每遍历 16 次执行一次
            if ((iteration & 0xf) == 0 && /* check once every 16 iterations. */
                (ustime()-start) > timelimit)
            {
                // 如果遍历次数正好是 16 的倍数
                // 并且遍历的时间超过了 timelimit
                // 那么断开 timelimit_exit
                timelimit_exit = 1;
            }

            // 已经超时了,返回
            if (timelimit_exit) return;

            // 如果已删除的过期键占当前总数据库带过期时间的键数量的 25 %
            // 那么不再遍历
        } while (expired > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/4);
    }
}


惰性过期

 执行数据写入过程中,首先通过expireIfNeeded函数对写入的key进行过期判断。

/*
 * 为执行写入操作而取出键 key 在数据库 db 中的值。
 *
 * 和 lookupKeyRead 不同,这个函数不会更新服务器的命中/不命中信息。
 *
 * 找到时返回值对象,没找到返回 NULL 。
 */
robj *lookupKeyWrite(redisDb *db, robj *key) {

    // 删除过期键
    expireIfNeeded(db,key);

    // 查找并返回 key 的值对象
    return lookupKey(db,key);
}



 执行数据读取过程中,首先通过expireIfNeeded函数对写入的key进行过期判断。

/*
 * 为执行读取操作而取出键 key 在数据库 db 中的值。
 *
 * 并根据是否成功找到值,更新服务器的命中/不命中信息。
 *
 * 找到时返回值对象,没找到返回 NULL 。
 */
robj *lookupKeyRead(redisDb *db, robj *key) {
    robj *val;

    // 检查 key 释放已经过期
    expireIfNeeded(db,key);

    // 从数据库中取出键的值
    val = lookupKey(db,key);

    // 更新命中/不命中信息
    if (val == NULL)
        server.stat_keyspace_misses++;
    else
        server.stat_keyspace_hits++;

    // 返回值
    return val;
}



 执行过期动作expireIfNeeded其实内部做了三件事情,分别是:

  • 查看key判断是否过期
  • 向slave节点传播执行过期key的动作并发送事件通知
  • 删除过期key
/*
 * 检查 key 是否已经过期,如果是的话,将它从数据库中删除。
 *
 * 返回 0 表示键没有过期时间,或者键未过期。
 *
 * 返回 1 表示键已经因为过期而被删除了。
 */
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {

    // 取出键的过期时间
    mstime_t when = getExpire(db,key);
    mstime_t now;

    // 没有过期时间
    if (when < 0) return 0; /* No expire for this key */

    /* Don't expire anything while loading. It will be done later. */
    // 如果服务器正在进行载入,那么不进行任何过期检查
    if (server.loading) return 0;

    // 当服务器运行在 replication 模式时
    // 附属节点并不主动删除 key
    // 它只返回一个逻辑上正确的返回值
    // 真正的删除操作要等待主节点发来删除命令时才执行
    // 从而保证数据的同步
    if (server.masterhost != NULL) return now > when;

    // 运行到这里,表示键带有过期时间,并且服务器为主节点

    /* Return when this key has not expired */
    // 如果未过期,返回 0
    if (now <= when) return 0;

    /* Delete the key */
    server.stat_expiredkeys++;

    // 向 AOF 文件和附属节点传播过期信息
    propagateExpire(db,key);

    // 发送事件通知
    notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_EXPIRED,
        "expired",key,db->id);

    // 将过期键从数据库中删除
    return dbDelete(db,key);
}



 判断key是否过期的数据结构是db->expires,也就是通过expires的数据结构判断数据是否过期。
内部获取过期时间并返回。

/* Return the expire time of the specified key, or -1 if no expire
 * is associated with this key (i.e. the key is non volatile) 
 *
 * 返回给定 key 的过期时间。
 *
 * 如果键没有设置过期时间,那么返回 -1 。
 */
long long getExpire(redisDb *db, robj *key) {
    dictEntry *de;

    /* No expire? return ASAP */
    // 获取键的过期时间
    // 如果过期时间不存在,那么直接返回
    if (dictSize(db->expires) == 0 ||
       (de = dictFind(db->expires,key->ptr)) == NULL) return -1;

    /* The entry was found in the expire dict, this means it should also
     * be present in the main dict (safety check). */
    redisAssertWithInfo(NULL,key,dictFind(db->dict,key->ptr) != NULL);

    // 返回过期时间,#define dictGetSignedIntegerVal(he) ((he)->v.s64)
    return dictGetSignedIntegerVal(de);
}



 整个数据查找过程类比hashtab的查找过程,首先定位hash桶,然后遍历hash桶下挂的链查找对应的节点。

/*
 * 返回字典中包含键 key 的节点
 *
 * 找到返回节点,找不到返回 NULL
 *
 * T = O(1)
 */
dictEntry *dictFind(dict *d, const void *key)
{
    dictEntry *he;
    unsigned int h, idx, table;

    // 字典(的哈希表)为空
    if (d->ht[0].size == 0) return NULL; /* We don't have a table at all */

    // 如果条件允许的话,进行单步 rehash
    if (dictIsRehashing(d)) _dictRehashStep(d);

    // 计算键的哈希值
    h = dictHashKey(d, key);
    // 在字典的哈希表中查找这个键
    // T = O(1)
    for (table = 0; table <= 1; table++) {

        // 计算索引值
        idx = h & d->ht[table].sizemask;

        // 遍历给定索引上的链表的所有节点,查找 key
        he = d->ht[table].table[idx];
        // T = O(1)
        while(he) {

            if (dictCompareKeys(d, key, he->key))
                return he;

            he = he->next;
        }

        // 如果程序遍历完 0 号哈希表,仍然没找到指定的键的节点
        // 那么程序会检查字典是否在进行 rehash ,
        // 然后才决定是直接返回 NULL ,还是继续查找 1 号哈希表
        if (!dictIsRehashing(d)) return NULL;
    }

    // 进行到这里时,说明两个哈希表都没找到
    return NULL;
}
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