Redis 进阶（事务、锁、删除策略、逐出算法）

一、Redis 事务管理

• 简介：

redis 事务作为一个命令执行的队列，将一系列的预处理的命令包装成为一个整体，当执行时按照添加顺序依次执行，中间不会被打断或干扰。因此 redis 采用 multi、exec、discar 进行对事务的处理。

开启事务：multi 关闭事务：exec 取消命令：discard

• redis 事务的特性：

在传统的关系数据库中存在事务的 ACID 属性。然而在 redis 中也存在事务的原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Lsolation）以及在持久化时存在持久性（Durability）。具体 ACID 此处不展开叙述。学到 redis 的人应该之前都知道 ACID

• 注意事项：

redis 与关系型数据库还是有很大的区别，例如在 mysql 的 LnnoDB 存储引擎中具有支持事务的处理，以及在 SQL 中他们都支持事务的回滚机制，但是在 mysql 中并不存在这种机制。

PS：有的人会认为 discard 是事务的回滚，这种认为是错误的，他只是在事务开启后输入 discard 指令，然后取消预处理队列中的所有命令也就是取消事务。

• 执行过程：

总的来说就是，我们开启客户端后输入 mutil 指令，开启事务，事务开启后，就可进行 get set 操作。直到我们输入 exec，开始进行事务处理，或者是遇到 discard 取消事务。

• 测试案例：

• 闲谈：

也许这时候你会想到，万一我写的时候命令写错了怎么办，嗯，没事他会取消所有的指令操作，也就是取消整个事务。然后可能你还会想到，万一我指令没写错，数据写错了怎么办呢，emmmmm，那就祝你好运吧，你懂的。

二、Reids 锁

当我们在进行某些操作时需要对其加锁处理，redis 也提供相应的操作。

watch 监视锁：对某个 key 进行监视，key 一旦发生改变则不再执行

• 未加监视锁：

• 启监视锁：

• 闲谈：

这里也许你会想到说，这只是监视锁，我想要的是当我做操作的时候其他人不可以做，只有等我结束了其他人才可以做，别急我们来看看下面的分布式锁。

三、分布式锁

• 说明：

当一个线程真正执行的过程中，不允许其他线程的操作，也就是在做操作之前判断是否有锁，如果有锁，说明有线程在执行，进入等待状态，直到锁被释放后得到锁，然后加锁--执行--释放。

• 举个例子：

有一天你去广场上看大妈们跳广场舞。突然，这时候你肚子疼。但是这个广场只有一个公共卫生间每次只能共一个人使用。然后你就飞快的跑着过去，突然你发现门从里面被反锁了。然后你没办法，只能在外面等待里面的人出来，这时候门开了，你飞快跑进去。然后关门、上锁，开始拉粑粑，直达拉好，然后你开锁，然后打开门出来，下一个人进去。

在这个例子中，你卫生间就相当于公共资源，每当一个人进去之后就会关上门（加锁）当一个人使用的时候另一个人只能进入等待状态，直到锁打开（锁被释放）才能够获得其资源。

• 案例：

**PS:**在我们处理分布式锁的时候通常事微秒或毫秒级别的，因此加锁时间不宜过大，具体时间需要业务测试后确认。

设定时间推荐: 最大耗时 120%+ 平均网络延迟 110 or 最大耗时 << 网络平均时延，则取网络延时，反之相反

四、删除策略

redis 采用的是内存数据库。除了持久化以外的文件，所有的数据均在内存中进行运行，但有些数据并不是有效的，因此出现了删除策略。

删除策略包括：定时删除、惰性删除、定期删除

• 引入：

在分别讲述删除策略时，我们先来看一下下面的这个图：

我们在进行信息存储的时候 Redis 不仅仅会进行一个信息的存储，同时还会分配出 expires 空间，通过地址关联存储 key 的过期时间。

• 定时删除：

创建一个定时器，当达到时间，定时器工作，删除其指令与 expires 空间中内容。

换句话说就是我们 set 的时候在设定过期时间的同时也就创建了一个定时器，当时间一到，定时器响应，然后删除其 key 相关的所有东西。

优点：

节约内存、到时就删除、快速释放内存

缺点：

CPU 压力大，无论 CPU 压力有多大都会占用 CPU，同时影响 redis 服务器的相应时间与吞吐量

PS：用 CPU 性能换取存储空间（拿时间换空间）

• 惰性删除

简单描述就是当数据过期后不做任何处理，当下次访问时候再将数据删除

也就是我们在设定 key 的过期时间，key 过期了，虽然我们不能够进行操作，但是他仍然存在于内存之中，而每次我们对 key 进行访问时会调用 expirelfNeeded()进行是否过期判断，如果过期则将其删除，没有过期则继续操作。

优点：

节约 CPU 性能，发现必须删除时候才进行删除

缺点：

内存压力大，出现长期占用内存的情况

PS：用存储空间换处理器性能（拿空间换时间）

• 定期删除

定时删除需要花费更多的时间，惰性删除需要花费更多的空间，而定期删除进行了二者的折中，采用周期性轮询 Redis 数据的时效性，采用随机读取的策略，采用过期数据占比的方式控制删除的频度。

具体实现：

如果觉得下面的废话太多，直接看图。

当 redis 服务器进行初始化时，会对配置文件进行读取，读取其中的 server.hz 的值（默认大小为 10）进行操作。然后进行每秒钟执行 server.hz 次 serverCron（）操作。而每次的 serverCron（）操作都会对所有的数据库进行 databaseseCron（）轮询。在轮询过程中执行 axtiveExpireCyle()操作。而对于每一个 expires[*]进行逐一的检测，每次执行 250ms/server.hz 个。在检测过程中会采用随机挑选 W 个值进行检测，如果检测到 key 超时就将其删除。而在一次轮询中删除的 key 数量大于 25xW 时，则再次循环这个过程，如果小于等于 25xW 则检测下一个 expire。

W 取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 属性值
参数 Current_db 记录每次 activeExpireCycle 进入到那个 expires[]执行
如果 activeExpirecycle 执行时间到期，停止执行，下次继续相同位置执行

特点：

1. cpu 的性能设有峰值，检测频度可以自己设定
2. 内存压力不大，长期常用内存的过期数据会被持续性清除

PS：
随机性抽查，重点抽查存储空间

五、逐出算法

定义：

redis 使用内存存储数据，在执行每一个命令之前，都会调取 freeMemorylfNeeded（）进行检测内存是否充足，如果内存不满足新书加入数据的最低要求，redis 要临时删除一些数据为当前指令清出存储空间，清除数据的策略称之为逐出算法。

注意：

逐出过程不是 100% 能够清理出足够的内存空间，当不成功时候会反复执行，当对所有的数据都尝试完毕后，还没有达到内存的清理的要求就会抛出错误信息：

（error）OOM command not allowed when used memomry>'maxmemory'

配置：

maxmemory 最大的可用内存（占用物理内存的比例，默认为 0，表示不限制，生产环境中根据需求设定，通常设置在 50% 以上）
maxmemory-samples：每次选取删除数据的个数，（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策略）

策略配置：eg：maxmemory-policy volatile-lfu

检测易失数据（可能会过期的数据server.db[i].expire）
	volatile-lru:挑选最近没有使用过的数据淘汰
	volatile-lfu:挑选最近使用最少的数据淘汰
	volatile-ttl:挑选将要过期的数据淘汰
	volatile-random:任意选择数据淘汰
	检测全库数据：(所有数据集server.db[i].dict)
	allkeys-lru:挑选长时间未使用的数据
	allkeys-lfu：挑选最近使用次数最少的数据
	allkeys-random：任意选择淘汰
	no-enviction:禁止驱逐数据（4.0中默认策略。会引发OOM）

调优：

InFO：查看 hit 命中与 miss 的次数然后进行调优

❤️ 给 ❤️ 梦 ❤️ 想 ❤️ 一 ❤️ 点 ❤️ 点 ❤️ 时 ❤️ 间 ❤️ 让 ❤️ 它 ❤️ 一 ❤️ 步 ❤️ 步 ❤️ 成 ❤️ 长 ❤️

💪 加油！！！ 💪

redis 更多早期随笔：

redis 持久化（RDB 与 AOF）的方式比较：https://www.wslhome.top/articles/2020/06/16/1592312734423.html

redis 搭建、redis 命令、基础知识：
https://www.wslhome.top/articles/2020/06/12/1591944857524.html

redis 五种基本数据格式原理与应用：
https://www.wslhome.top/articles/2020/06/16/1592312 用 CPU 性能换取存储空间（拿时间换空间）
内存压力大，出现长期占用内存的