redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中，内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
- XX ：具有时效性的数据
- -1：永久有效的数据
- -2：已经过期的数据或被删除的数据或未定义的数据
问题：过期的数据真的删除了吗？
不是，redis数据过期后只是客户端无法访问该数据，而该数据其实还在内存中，什么时候删除取决于删除策略
数据删除策略时效性存储结构
当我们在redis中存储一个key并设置其过期时间是redis是怎么做处理的？如下图：
设置了过期时间时，redis会维护hash结构的expires，值为过期时间，然后根据时间去判断是否过期
删除策略的目标
在内存占用与CPU占用之间寻找一种平衡，通俗来说就是当CPU繁忙时可暂时将删除操作搁置，只是表面上redis客户端无法访问超时数据，但实际数据还在内存中并没有彻底删除,优先处理其他操作，等CUP利用率低的时候再去做删除
定时删除
创建一个定时器，如果key超时了，由定时器任务立即执行对key的删除操作
优点：节约内存，超时就删除，快速释放不必要内存
**缺点：**CPU压力大，无论CPU是否负载过高，均占用CPU，会影响redis服务器的响应时间和吞吐量
总结：处理器性能换取存储空间
惰性删除
数据到达过期时间，不作处理，等下次访问该数据时
- 如果未过期，返回数据
- 如果过期则删除，返回不存在
内部调用expirelfNeeded()方法判断
优点：节约CPU性能，发现必须删除时才删除
缺点：内存压力很大，会出现长期占用内存的数据
总结：存储空间换取处理器性能
定期删除
定期删除流程
- redis启动服务器初始化时，读取配合server.hz的值，默认为10
- 每秒钟执行server.hz次serverCron()定时轮询,进而调用databasesCron()对各个库进行轮询，再执行activeExpireCycle()进行检查当个库
- activeExpireCycle()对每个expire[*]逐一进行检测，每次执行250ms/server.hz
- 对某个expires[*]检测时，随机挑选W个key检测
- 如果key阐释，则删除
- 如果一轮删除的key数量> W*25%,循环该过程（说明过期的数据比较多，需要继续删除）
- 如果一轮删除的key数量<=W*25%,检查下一个库，0-15之间轮询
- W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值（redis.conf中设置）
- 参数current_db用于记录activeExpireCycle()进入哪个expires[*]执行
- 如果activeExpireCycle()执行时间到期即对某个库扫描结束，下次从current_db继续向下执行
定期删除总结
定期删除：周期性轮询redis库中的时效性数据，采用随机抽取的策略，利用过期数据占比的方式控制删除频度
特点：
- CPU性能占用设置有峰值，检测频度可自定义设置
- 内存压力不是很大，长期占用内存的冷数据会被持续清理
- 周期性抽查存储空间（随机抽查、重点抽查）
| 删除策略 | 内存占用 | CPU |
|---|---|---|
| 定时删除 | 节约内存，无占用 | 不分时段占用CPU，频度高 |
| 惰性删除 | 内存占用严重 | 延时执行，CPU利用率高 |
| 定期删除 | 内存定期随机清理 | 每秒花费固定的CPU资源维护内存 |
问题：当新数据进入redis时，内存不足怎么办？
Redis使用内存存储数据，在执行每一个命令前，会调用freeMemorylfNeeded()检测内存是否充足。如果内存不满足新加入数据的最低存储要求，redis要临时删除一些数据为当前指令清理存储空间，清理数据的策略称为逐出算法
注意：逐出数据的过程不是100%能够清理出足够的可使用空间，如果不成功则反复执行。当对所有数据尝试完毕后，如果不能达到内存清理的要求，则出现如下错误
(error) OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'
-
最大可使用内存
maxmemory
占用物理内存的比例，默认值为0，表示不限制。生产坏境根据需求设定，通常设置在50%以上
-
每次选取待删除数据的个数
maxmemory-samples
选取数据时并不会全库扫描，导致严重的性能消耗，降低读写性能。因此采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据
-
删除策略
maxmemory-policy
达到最大内存后的删除策略，对被随机挑选的数据进行删除的策略
影响数据逐出的相关配置
检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires）
- volatile-lru:挑选最近最少使用的数据淘汰
- volatile-lfu:挑选最近使用次数最少的数据淘汰
- volatile-ttl:挑选将要过期的数据淘汰
- volatile-random:任意随机选择数据淘汰
LRU：least recently used
LFU：least frequencly used
检测全库数据（所有数据集server.db[i].dict）
- allkeys-lru:挑选最近最少使用的数据淘汰
- allkeys-lfu:挑选最近使用次数最少的数据淘汰
- allkeys-random:任意随机选择数据淘汰
放弃数据驱逐
- no-enviction（驱逐）:禁止驱逐数据（redis4.0默认策略），会引发错误OOM（out of memory）
配置方式(redis.conf)：maxmemory-policy volatile-lru
逐出策略配置依据
使用INFO命令输出监控信息，查询缓存hit（命中）和miss（丢失）的次数，根据业务需求调优redis配置
