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Redis对象空转时间的优化策略

2021-05-097.6k 阅读

一、Redis对象空转时间概述

Redis是一个基于内存的高性能键值对数据库，在现代应用开发中被广泛使用。在Redis的运行过程中，对象空转时间是一个重要的指标，它指的是Redis对象在内存中存在但未被访问的时间长度。长时间的对象空转可能会导致内存资源的浪费，影响Redis的整体性能和效率。

1.1 空转时间的计算与跟踪

Redis内部通过维护一个lruclock字段来记录当前时间的近似值（以分钟为单位）。每个对象结构（如redisObject）中都有一个lru字段，用于记录该对象的最近访问时间（同样以lruclock的格式记录）。通过当前的lruclock值减去对象的lru值，就可以得到该对象的大致空转时间（以分钟为单位）。

在Redis的代码实现中，redisObject结构体定义在server.h文件中：

typedef struct redisObject {
    unsigned type:4;
    unsigned encoding:4;
    unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (relative to global lru_clock) or
                            * LFU data (least significant 8 bits frequency
                            * and most significant 16 bits access time). */
    int refcount;
    void *ptr;
} robj;

这里的lru字段就是用于跟踪对象的访问时间。

1.2 空转时间对性能的影响

  • 内存浪费：如果大量对象长时间空转，它们占据的内存空间无法被有效利用。特别是在内存资源有限的情况下，这可能导致新的对象无法正常存储，甚至触发Redis的内存淘汰策略，影响业务的正常运行。
  • 查询性能下降：随着空转对象的增加，Redis在查找和操作实际需要的对象时，可能需要遍历更多的对象，从而增加了查询的时间复杂度，降低了查询性能。

二、优化策略之主动淘汰

2.1 基于LRU（Least Recently Used）策略

LRU策略是Redis默认采用的内存淘汰策略之一，它会优先淘汰最近最少使用的对象，即空转时间较长的对象。通过合理配置maxmemory和maxmemory-policy参数，可以启用LRU策略来控制内存使用。

在Redis的配置文件（redis.conf）中，可以设置如下参数：

maxmemory 100mb
maxmemory-policy allkeys-lru

上述配置表示将Redis的最大内存限制设置为100MB，并采用allkeys-lru策略，即在所有键中根据LRU算法淘汰键。

在代码层面，当Redis内存达到maxmemory限制时，会触发内存淘汰逻辑。evict.c文件中的evict.c函数实现了内存淘汰的核心逻辑：

int evictObjects(redisDb *db, dict *sampledict, long long target_mem, int pool) {
    int keys_freed = 0;
    int keys_evicted = 0;
    while (1) {
        dictEntry *de;
        robj *keyobj;
        robj *valobj;
        sds key;
        long long mem_freed;

        de = dictGetRandomKey(sampledict);
        keyobj = dictGetEntryKey(de);
        valobj = dictGetEntryVal(de);
        key = keyobj->ptr;

        mem_freed = estimateObjectMemory(keyobj) + estimateObjectMemory(valobj);

        if (dictDelete(db->dict, key) == DICT_OK) {
            decrRefCount(keyobj);
            decrRefCount(valobj);
            atomicIncr(lruclock, 1);
            keys_freed++;
            keys_evicted++;
            server.stat_evictedkeys++;
            if (server.lazyfree_lazy_eviction) {
                bioCreateBackgroundJob(BIO_LAZY_FREE, valobj, NULL, NULL);
                bioCreateBackgroundJob(BIO_LAZY_FREE, keyobj, NULL, NULL);
            } else {
                freeObject(keyobj);
                freeObject(valobj);
            }
            target_mem -= mem_freed;
            if (target_mem <= 0) break;
        }
    }
    return keys_evicted;
}

这个函数从数据库字典中随机采样一些键值对，根据LRU算法选择要淘汰的对象，释放其占用的内存空间。

2.2 基于LFU（Least Frequently Used）策略

LFU策略不仅考虑对象的访问时间，还考虑对象的访问频率。它通过在对象的lru字段中编码访问频率和访问时间信息，优先淘汰访问频率低且长时间未被访问的对象。

在Redis配置文件中，可以设置maxmemory-policy为allkeys-lfu来启用LFU策略：

maxmemory 100mb
maxmemory-policy allkeys-lfu

LFU的实现相对复杂一些。它在redisObject的lru字段中使用了不同的编码方式。低8位用于记录访问频率，高16位用于记录最近访问时间。每次对象被访问时，其访问频率会根据一定的算法增加，而访问时间也会更新。object.c文件中的updateLFU函数负责更新LFU相关信息：

void updateLFU(robj *val) {
    unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val);
    counter = LFULogIncr(counter);
    val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;
}

LFUDecrAndReturn函数会根据一定规则降低对象的访问频率，LFULogIncr函数则根据一定的对数增长算法增加访问频率。通过这种方式，LFU策略能够更精准地识别出那些长时间未被频繁访问的对象，并优先淘汰它们。

三、优化策略之定期清理

3.1 自定义定时任务

可以通过在应用层编写定时任务，定期查询Redis中对象的空转时间，并手动删除空转时间过长的对象。以Python为例，借助redis - py库可以实现如下功能：

import redis
import time


def clean_idle_objects():
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    all_keys = r.keys()
    for key in all_keys:
        lru = r.object("idletime", key)
        if lru > 60 * 60:  # 如果空转时间超过1小时
            r.delete(key)


while True:
    clean_idle_objects()
    time.sleep(60 * 10)  # 每10分钟执行一次

上述代码通过r.object("idletime", key)获取对象的空转时间（以秒为单位），如果空转时间超过1小时，就删除该对象。通过time.sleep(60 * 10)设置每10分钟执行一次清理任务。

3.2 Redis的过期键清理机制

Redis本身具有过期键清理机制，虽然它主要用于处理设置了过期时间的键，但在一定程度上也有助于清理空转对象。当一个键被设置了过期时间，Redis会通过定期删除和惰性删除两种方式来处理过期键。

  • 定期删除：Redis会定期（默认每秒10次）随机采样一部分设置了过期时间的键，并删除其中已经过期的键。这个频率可以通过hz参数在redis.conf中进行调整：
hz 10

增加hz的值可以提高过期键的清理频率，但同时也会增加CPU的负担。

  • 惰性删除：当客户端访问一个键时，Redis会检查该键是否过期，如果过期则删除该键。这种方式不会主动消耗CPU资源去清理过期键，但可能导致过期键在内存中存在一段时间，直到被访问。

四、优化策略之业务层面调整

4.1 合理设计缓存策略

在业务层面，需要根据数据的访问模式和生命周期，合理设计缓存策略。例如，对于一些短期使用的数据，可以设置较短的过期时间，避免它们长时间空转占用内存。假设在一个电商应用中，用户的购物车数据在用户长时间未操作后可以自动清除。以Java为例，使用Jedis库操作Redis：

import redis.clients.jedis.Jedis;


public class ShoppingCartCache {
    private static final int CART_EXPIRATION_TIME = 60 * 60; // 1小时

    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        String userId = "12345";
        // 将购物车数据存入Redis，并设置过期时间
        jedis.setex("shopping_cart:" + userId, CART_EXPIRATION_TIME, "{product1: 2, product2: 1}");
        jedis.close();
    }
}

上述代码将用户的购物车数据存入Redis，并设置了1小时的过期时间，这样即使在用户长时间未操作的情况下，购物车数据也不会长时间占用内存。

4.2 优化数据更新策略

在业务操作中，尽量减少不必要的数据更新操作。频繁的更新操作可能会导致对象的访问时间被更新，从而影响基于访问时间的淘汰策略。例如，在一个新闻发布系统中，新闻内容在发布后很少会被修改。如果每次用户浏览新闻时都更新新闻对象的访问时间，可能会使一些长时间未被真正更新的新闻对象长时间占据内存。可以通过在新闻对象中添加一个last_update_time字段，只有当新闻内容真正发生变化时才更新该字段，并结合空转时间和更新时间来判断是否淘汰该对象。以Node.js和ioredis库为例：

const Redis = require('ioredis');
const redis = new Redis(6379, 'localhost');

async function publishNews(newsId, newsContent) {
    const news = { content: newsContent, last_update_time: new Date().getTime() };
    await redis.set(`news:${newsId}`, JSON.stringify(news));
}

async function getNews(newsId) {
    const newsStr = await redis.get(`news:${newsId}`);
    if (newsStr) {
        const news = JSON.parse(newsStr);
        // 这里可以根据业务需求决定是否更新访问时间
        return news;
    }
    return null;
}

通过这种方式，可以更精准地控制新闻对象的生命周期，避免因不必要的访问时间更新导致的内存浪费。

五、监控与调优

5.1 使用Redis监控工具

Redis提供了一些内置的监控命令，如INFO命令。通过执行INFO memory可以获取Redis内存使用的详细信息，包括已使用内存、内存碎片率、LRU相关信息等。例如：

$ redis-cli INFO memory
# Memory
used_memory:1073741824
used_memory_human:1.00G
used_memory_rss:1234567890
used_memory_rss_human:1.15G
used_memory_peak:1234567890
used_memory_peak_human:1.15G
used_memory_lua:37888
used_memory_lua_human:37.00K
mem_fragmentation_ratio:1.15
mem_allocator:jemalloc-5.1.0
active_defrag_running:0
lazyfree_pending_objects:0

used_memory表示Redis当前使用的内存大小，mem_fragmentation_ratio表示内存碎片率，过高的内存碎片率可能意味着内存使用效率低下，需要进一步优化。

此外，还可以使用redis - sentinel或redis - cluster提供的监控功能，实时监控多个Redis实例的内存使用情况和对象空转时间等指标。

5.2 性能调优实践

在实际应用中，需要根据监控数据不断调整优化策略。如果发现基于LRU策略无法有效淘汰空转对象，可以尝试调整采样数量、优化采样算法或者切换到LFU策略。例如，通过修改redis.conf中的maxmemory-samples参数来调整LRU采样数量：

maxmemory-samples 10

默认情况下，maxmemory-samples的值为5，增加该值可以提高LRU算法的准确性，但也会增加CPU的开销。

同时，根据业务负载的变化，合理调整定期清理任务的执行频率和过期键清理的频率。如果业务在某个时间段内数据更新频繁，可以适当增加过期键清理的频率，以确保过期数据能及时被清理，减少空转对象的数量。

六、总结优化策略的综合应用

优化Redis对象空转时间需要综合运用主动淘汰、定期清理和业务层面调整等多种策略，并结合监控与调优手段。主动淘汰策略（如LRU和LFU）可以在内存达到限制时自动淘汰长时间空转的对象，保证内存的有效利用；定期清理可以通过自定义定时任务或利用Redis自身的过期键清理机制，定期清理空转时间过长的对象；业务层面调整则从数据设计和更新策略入手，从源头上减少不必要的空转对象。通过持续监控和调优，不断调整优化策略的参数和执行频率，以达到Redis性能和内存使用效率的最佳平衡，确保应用在高并发、大数据量的场景下能够稳定高效运行。同时，随着业务的发展和变化，需要不断评估和调整优化策略，以适应新的需求和挑战。