详解 Redis 内存管理机制和实现

Redis是一个基于内存的键值数据库,其内存管理是非常重要的。本文内存管理的内容包括:过期键的懒性删除和过期删除以及内存溢出控制策略。

最大内存限制

Redis使用 maxmemory 参数限制最大可用内存,默认值为0,表示无限制。限制内存的目的主要 有:

  • 用于缓存场景,当超出内存上限 maxmemory 时使用 LRU 等删除策略释放空间。

  • 防止所用内存超过服务器物理内存。因为 Redis 默认情况下是会尽可能多使用服务器的内存,可能会出现服务器内存不足,导致 Redis 进程被杀死

maxmemory 限制的是Redis实际使用的内存量,也就是 used_memory统计项对应的内存。由于内存碎片率的存在,实际消耗的内存 可能会比maxmemory设置的更大,实际使用时要小心这部分内存溢出。具体Redis 内存监控的内容请查看一文了解 Redis 内存监控和内存消耗

Redis默认无限使用服务器内存,为防止极端情况下导致系统内存耗 尽,建议所有的Redis进程都要配置maxmemory。 在保证物理内存可用的情况下,系统中所有Redis实例可以调整 maxmemory参数来达到自由伸缩内存的目的。

内存回收策略

Redis 回收内存大致有两个机制:一是删除到达过期时间的键值对象;二是当内存达到 maxmemory 时触发内存移除控制策略,强制删除选择出来的键值对象。

删除过期键对象

Redis 所有的键都可以设置过期属性,内部保存在过期表中,键值表和过期表的结果如下图所示。当 Redis保存大量的键,对每个键都进行精准的过期删除可能会导致消耗大量的 CPU,会阻塞 Redis 的主线程,拖累 Redis 的性能,因此 Redis 采用惰性删除和定时任务删除机制实现过期键的内存回收。

惰性删除是指当客户端操作带有超时属性的键时,会检查是否超过键的过期时间,然后会同步或者异步执行删除操作并返回键已经过期。这样可以节省 CPU成本考虑,不需要单独维护过期时间链表来处理过期键的删除。

过期键的惰性删除策略由 db.c/expireifNeeded 函数实现,所有对数据库的读写命令执行之前都会调用 expireifNeeded 来检查命令执行的键是否过期。如果键过期,expireifNeeded 会将过期键从键值表和过期表中删除,然后同步或者异步释放对应对象的空间。源码展示的时 Redis 4.0 版本。

expireIfNeeded 先从过期表中获取键对应的过期时间,如果当前时间已经超过了过期时间(lua脚本执行则有特殊逻辑,详看代码注释),则进入删除键流程。删除键流程主要进行了三件事:

  • 一是删除操作命令传播,通知 slave 实例并存储到 AOF 缓冲区中

  • 二是记录键空间事件,

  • 三是根据 lazyfreelazyexpire 是否开启进行异步删除或者异步删除操作。

1 int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) { 2     // 获取键的过期时间 3     mstime_t when = getExpire(db,key); 4     mstime_t now; 5     // 键没有过期时间 6     if (when < 0) return 0; 7     // 实例正在从硬盘 laod 数据,比如说 RDB 或者 AOF 8     if (server.loading) return 0; 9 10     // 当执行lua脚本时,只有键在lua一开始执行时11     // 就到了过期时间才算过期,否则在lua执行过程中不算失效12     now = server.lua_caller ? server.lua_time_start : mstime();13 14     // 当本实例是slave时,过期键的删除由master发送过来的15     // del 指令控制。但是这个函数还是将正确的信息返回给调用者。16     if (server.masterhost != NULL) return now > when;17     // 判断是否未过期18     if (now <= when) return 0;19 20     // 代码到这里,说明键已经过期,而且需要被删除21     server.stat_expiredkeys++;22     // 命令传播,到 slave 和 AOF23     propagateExpire(db,key,server.lazyfree_lazy_expire);24     // 键空间通知使得客户端可以通过订阅频道或模式, 来接收那些以某种方式改动了 Redis 数据集的事件。25     notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_EXPIRED,26         "expired",key,db->id);27     // 如果是惰性删除,调用dbAsyncDelete,否则调用 dbSyncDelete28     return server.lazyfree_lazy_expire ? dbAsyncDelete(db,key) :29                                          dbSyncDelete(db,key);30 }

上图是写命令传播的示意图,删除命令的传播和它一致。propagateExpire 函数先调用 feedAppendOnlyFile 函数将命令同步到 AOF 的缓冲区中,然后调用 replicationFeedSlaves函数将命令同步到所有的 slave 中。Redis 复制的机制可以查看Redis 复制过程详解

// 将命令传递到slave和AOF缓冲区。maser删除一个过期键时会发送Del命令到所有的slave和AOF缓冲区void propagateExpire(redisDb *db, robj *key, int lazy) {    robj *argv[2];// 生成同步的数据argv[0] = lazy ? shared.unlink : shared.del;    argv[1] = key;    incrRefCount(argv[0]);    incrRefCount(argv[1]);// 如果开启了 AOF 则追加到 AOF 缓冲区中if (server.aof_state != AOF_OFF)        feedAppendOnlyFile(server.delCommand,db->id,argv,2);// 同步到所有 slavereplicationFeedSlaves(server.slaves,db->id,argv,2);    decrRefCount(argv[0]);    decrRefCount(argv[1]);}

dbAsyncDelete 函数会先调用 dictDelete 来删除过期表中的键,然后处理键值表中的键值对象。它会根据值的占用的空间来选择是直接释放值对象,还是交给 bio 异步释放值对象。判断依据就是值的估计大小是否大于 LAZYFREE_THRESHOLD 阈值。键对象和 dictEntry 对象则都是直接被释放。

#define LAZYFREE_THRESHOLD 64int dbAsyncDelete(redisDb *db, robj *key) {// 删除该键在过期表中对应的entryif (dictSize(db->expires) > 0) dictDelete(db->expires,key->ptr);// unlink 该键在键值表对应的entrydictEntry *de = dictUnlink(db->dict,key->ptr);// 如果该键值占用空间非常小,懒删除反而效率低。所以只有在一定条件下,才会异步删除if (de) {        robj *val = dictGetVal(de);        size_t free_effort = lazyfreeGetFreeEffort(val);// 如果释放这个对象消耗很多,并且值未被共享(refcount == 1)则将其加入到懒删除列表if (free_effort > LAZYFREE_THRESHOLD && val->refcount == 1) {            atomicIncr(lazyfree_objects,1);            bioCreateBackgroundJob(BIO_LAZY_FREE,val,NULL,NULL);            dictSetVal(db->dict,de,NULL);        }    }// 释放键值对,或者只释放key,而将val设置为NULL来后续懒删除if (de) {        dictFreeUnlinkedEntry(db->dict,de);// slot 和 key 的映射关系是用于快速定位某个key在哪个 slot中。if (server.cluster_enabled) slotToKeyDel(key);return 1;    } else {return 0;    }}

dictUnlink 会将键值从键值表中删除,但是却不释放 key、val和对应的表entry对象,而是将其直接返回,然后再调用dictFreeUnlinkedEntry进行释放。dictDelete 是它的兄弟函数,但是会直接释放相应的对象。二者底层都通过调用 dictGenericDelete来实现。dbAsyncDelete d的兄弟函数 dbSyncDelete 就是直接调用dictDelete来删除过期键。

void dictFreeUnlinkedEntry(dict *d, dictEntry *he) {if (he == NULL) return;// 释放key对象    dictFreeKey(d, he);// 释放值对象,如果它不为null    dictFreeVal(d, he);// 释放 dictEntry 对象    zfree(he);}

Redis 有自己的 bio 机制,主要是处理 AOF 落盘、懒删除逻辑和关闭大文件fd。bioCreateBackgroundJob 函数将释放值对象的 job 加入到队列中,bioProcessBackgroundJobs会从队列中取出任务,根据类型进行对应的操作。

void *bioProcessBackgroundJobs(void *arg) {    .....while(1) {        listNode *ln;        ln = listFirst(bio_jobs[type]);        job = ln->value;if (type == BIO_CLOSE_FILE) {            close((long)job->arg1);        } else if (type == BIO_AOF_FSYNC) {            aof_fsync((long)job->arg1);        } else if (type == BIO_LAZY_FREE) {// 根据参数来决定要做什么。有参数1则要释放它,有参数2和3是释放两个键值表// 过期表,也就是释放db 只有参数三是释放跳表if (job->arg1)                lazyfreeFreeObjectFromBioThread(job->arg1);else if (job->arg2 && job->arg3)                lazyfreeFreeDatabaseFromBioThread(job->arg2,job->arg3);else if (job->arg3)                lazyfreeFreeSlotsMapFromBioThread(job->arg3);        }        zfree(job);        ......    }}

dbSyncDelete 则是直接删除过期键,并且将键、值和 DictEntry 对象都释放。

int dbSyncDelete(redisDb *db, robj *key) {// 删除过期表中的entryif (dictSize(db->expires) > 0) dictDelete(db->expires,key->ptr);// 删除键值表中的entryif (dictDelete(db->dict,key->ptr) == DICT_OK) {// 如果开启了集群,则删除slot 和 key 映射表中key记录。if (server.cluster_enabled) slotToKeyDel(key);return 1;    } else {return 0;    }}

但是单独用这种方式存在内存泄露的问题,当过期键一直没有访问将无法得到及时删除,从而导致内存不能及时释放。正因为如此,Redis还提供另一种定时任 务删除机制作为惰性删除的补充。

Redis 内部维护一个定时任务,默认每秒运行10次(通过配置控制)。定时任务中删除过期键逻辑采用了自适应算法,根据键的 过期比例、使用快慢两种速率模式回收键,流程如下图所示。

  • 1)定时任务首先根据快慢模式( 慢模型扫描的键的数量以及可以执行时间都比快模式要多 )和相关阈值配置计算计算本周期最大执行时间、要检查的数据库数量以及每个数据库扫描的键数量。

  • 2) 从上次定时任务未扫描的数据库开始,依次遍历各个数据库。

  • 3)从数据库中随机选手 ACTIVEEXPIRECYCLELOOKUPSPER_LOOP 个键,如果发现是过期键,则调用 activeExpireCycleTryExpire 函数删除它。

  • 4)如果执行时间超过了设定的最大执行时间,则退出,并设置下一次使用慢模式执行。

  • 5)未超时的话,则判断是否采样的键中是否有25%的键是过期的,如果是则继续扫描当前数据库,跳到第3步。否则开始扫描下一个数据库。

定期删除策略由 expire.c/activeExpireCycle 函数实现。在redis事件驱动的循环中的eventLoop->beforesleep和 周期性操作 databasesCron 都会调用 activeExpireCycle 来处理过期键。但是二者传入的 type 值不同,一个是ACTIVEEXPIRECYCLESLOW 另外一个是ACTIVEEXPIRECYCLEFAST。activeExpireCycle 在规定的时间,分多次遍历各个数据库,从 expires 字典中随机检查一部分过期键的过期时间,删除其中的过期键,相关源码如下所示。

void activeExpireCycle(int type) {// 上次检查的dbstatic unsigned int current_db = 0; // 上次检查的最大执行时间static int timelimit_exit = 0;// 上一次快速模式运行时间static long long last_fast_cycle = 0; /* When last fast cycle ran. */int j, iteration = 0;// 每次检查周期要遍历的DB数int dbs_per_call = CRON_DBS_PER_CALL;long long start = ustime(), timelimit, elapsed;    ..... // 一些状态时不进行检查,直接返回// 如果上次周期因为执行达到了最大执行时间而退出,则本次遍历所有db,否则遍历db数等于 CRON_DBS_PER_CALLif (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)        dbs_per_call = server.dbnum;// 根据ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC计算本次最大执行时间timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;    timelimit_exit = 0;if (timelimit <= 0) timelimit = 1;// 如果是快速模式,则最大执行时间为ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATIONif (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST)        timelimit = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION; /* in microseconds. */// 采样记录long total_sampled = 0;long total_expired = 0;// 依次遍历 dbs_per_call 个 dbfor (j = 0; j < dbs_per_call && timelimit_exit == 0; j++) {int expired;        redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);// 将db数增加,一遍下一次继续从这个db开始遍历current_db++;do {            ..... // 申明变量和一些情况下 breakif (num > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP)                num = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP;// 主要循环,在过期表中进行随机采样,判断是否比率大于25%while (num--) {                dictEntry *de;long long ttl;if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;                ttl = dictGetSignedIntegerVal(de)-now;// 删除过期键if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;if (ttl > 0) {/* We want the average TTL of keys yet not expired. */ttl_sum += ttl;                    ttl_samples++;                }                total_sampled++;            }// 记录过期总数total_expired += expired;// 即使有很多键要过期,也不阻塞很久,如果执行超过了最大执行时间,则返回if ((iteration & 0xf) == 0) { /* check once every 16 iterations. */elapsed = ustime()-start;if (elapsed > timelimit) {                    timelimit_exit = 1;                    server.stat_expired_time_cap_reached_count++;break;                }            }// 当比率小于25%时返回} while (expired > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/4);    }    .....// 更新一些server的记录数据}

activeExpireCycleTryExpire 函数的实现就和 expireIfNeeded 类似,这里就不赘述了。

int activeExpireCycleTryExpire(redisDb *db, dictEntry *de, long long now) {long long t = dictGetSignedIntegerVal(de);if (now > t) {        sds key = dictGetKey(de);        robj *keyobj = createStringObject(key,sdslen(key));        propagateExpire(db,keyobj,server.lazyfree_lazy_expire);if (server.lazyfree_lazy_expire)            dbAsyncDelete(db,keyobj);elsedbSyncDelete(db,keyobj);        notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_EXPIRED,"expired",keyobj,db->id);        decrRefCount(keyobj);        server.stat_expiredkeys++;return 1;    } else {return 0;    }}

定期删除策略的关键点就是删除操作执行的时长和频率:

  • 如果删除操作太过频繁或者执行时间太长,就对 CPU 时间不是很友好,CPU 时间过多的消耗在删除过期键上。

  • 如果删除操作执行太少或者执行时间太短,就不能及时删除过期键,导致内存浪费。

内存溢出控制策略

当Redis所用内存达到maxmemory上限时会触发相应的溢出控制策略。 具体策略受maxmemory-policy参数控制,Redis支持6种策略,如下所示:

  • 1)noeviction:默认策略,不会删除任何数据,拒绝所有写入操作并返 回客户端错误信息(error)OOM command not allowed when used memory,此 时Redis只响应读操作。

  • 2)volatile-lru:根据LRU算法删除设置了超时属性(expire)的键,直 到腾出足够空间为止。如果没有可删除的键对象,回退到noeviction策略。

  • 3)allkeys-lru:根据LRU算法删除键,不管数据有没有设置超时属性, 直到腾出足够空间为止。

  • 4)allkeys-random:随机删除所有键,直到腾出足够空间为止。

  • 5)volatile-random:随机删除过期键,直到腾出足够空间为止。

  • 6)volatile-ttl:根据键值对象的ttl属性,删除最近将要过期数据。如果没有,回退到noeviction策略。

内存溢出控制策略可以使用 config set maxmemory-policy {policy} 语句进行动态配置。Redis 提供了丰富的空间溢出控制策略,我们可以根据自身业务需要进行选择。

当设置 volatile-lru 策略时,保证具有过期属性的键可以根据 LRU 剔除,而未设置超时的键可以永久保留。还可以采用allkeys-lru 策略把 Redis 变为纯缓存服务器使用。

当Redis因为内存溢出删除键时,可以通过执行 info stats 命令查看 evicted_keys 指标找出当前 Redis 服务器已剔除的键数量。

每次Redis执行命令时如果设置了maxmemory参数,都会尝试执行回收 内存操作。当Redis一直工作在内存溢出(used_memory>maxmemory)的状态下且设置非 noeviction 策略时,会频繁地触发回收内存的操作,影响Redis 服务器的性能,这一点千万要引起注意。

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