Redis作为一个成熟的数据存储中间件，它提供了完善的数据管理功能，比如之前我们提到过的 数据过期和今天我们要讲的数据淘汰(evict)策略。在开始介绍Redis数据淘汰策略前，我先抛出几个问题，帮助大家更深刻理解Redis的数据淘汰策略。

1. 何为数据淘汰，Redis有了数据过期策略为什么还要有数据淘汰策略？
2. 淘汰哪些数据，有什么样的数据选取标准？
3. Redis的数据淘汰策略是如何实现的？

何为Evict

我先来回答第一个问题，Redis中数据淘汰实际上是指的在内存空间不足时，清理掉某些数据以节省内存空间。 虽然Redis已经有了过期的策略，它可以清理掉有效期外的数据。但想象下这个场景，如果过期的数据被清理之后存储空间还是不够怎么办？是不是还可以再删除掉一部分数据？ 在缓存这种场景下 这个问题的答案是可以，因为这个数据即便在Redis中找不到，也可以从被缓存的数据源中找到。所以在某些特定的业务场景下，我们是可以丢弃掉Redis中部分旧数据来给新数据腾出空间。

如何Evict

第二个问题，既然我们需要有淘汰的机制，你们在具体执行时要选哪些数据淘汰掉？具体策略有很多种，但思路只有一个，那就是总价值最大化。我们生在一个不公平的世界里，同样数据也是，那么多数据里必然不是所有数据的价值都是一样的。所以我们在淘汰数据时只需要选择那些低价值的淘汰即可。

所以问题又来了，哪些数据是低价值的？这里不得不提到一个贯穿计算机学科的原理局部性原理，这里可以明确告诉你，局部性原理在缓存场景有这样两种现象，1. 最新的数据下次被访问的概率越高。 2. 被访问次数越多的数据下次被访问的概率越高。 这里我们可以简单认为被访问的概率越高价值越大。基于上述两种现象，我们可以指定出两种策略 1. 淘汰掉最早未被访问的数据。2. 淘汰掉访被访问频次最低的数据，这两种策略分别有个洋气的英文名LRU(Least Recently Used)和LFU(Least Frequently Used)。

Redis中的Evict策略

除了LRU和LFU之外，还可以随机淘汰。这就是将数据一视同仁，随机选取一部分淘汰。实际上Redis实现了以上3中策略，你使用时可以根据具体的数据配置某个淘汰策略。除了上述三种策略外，Redis还为由过期时间的数据提供了按TTL淘汰的策略，其实就是淘汰剩余TTL中最小的数据。另外需要注意的是Redis的淘汰策略可以配置在全局或者是有过期时间的数据上，所以Redis共计以下8中配置策略。

配置项	具体含义
MAXMEMORY_VOLATILE_LRU	仅在有过期时间的数据上执行LRU
MAXMEMORY_VOLATILE_LFU	仅在有过期时间的数据上执行LFU
MAXMEMORY_VOLATILE_TTL	在有过期时间的数据上按TTL长度淘汰
MAXMEMORY_VOLATILE_RANDOM	仅在有过期时间的数据上随机淘汰
MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU	在全局数据上执行LRU
MAXMEMORY_ALLKEYS_LFU	在全局数据上执行LFU
MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM	在全局数据上随机淘汰
MAXMEMORY_NO_EVICTION	不淘汰数，当内存空间满时插入数据会报错

源码剖析

接下来我们就从源码来看下Redis是如何实现以上几种策略的，MAXMEMORY_VOLATILE_*和MAXMEMORY_ALLKEYS_*策略实现是一样的，只是作用在不同的dict上而已。另外Random的策略也比较简单，这里就不再详解了，我们重点看下LRU和LFU。

LRU具体实现

LRU的本质是淘汰最久没被访问的数据，有种实现方式是用链表的方式实现，如果数据被访问了就把它移到链表头部，那么链尾一定是最久未访问的数据，但是单链表的查询时间复杂度是O(n)，所以一般会用hash表来加快查询数据，比如Java中LinkedHashMap就是这么实现的。但Redis并没有采用这种策略，Redis就是单纯记录了每个Key最近一次的访问时间戳，通过时间戳排序的方式来选找出最早的数据，当然如果把所有的数据都排序一遍，未免也太慢了，所以Redis是每次选一批数据，然后从这批数据执行淘汰策略。这样的好处就是性能高，坏处就是不一定是全局最优，只是达到局部最优。

typedef struct redisObject {unsigned type:4;  unsigned encoding:4;unsigned lru:LRU_BITS; int refcount;      void *ptr;            
} robj;

LRU信息如何存的？ 在之前介绍redisObject的文章中 我们已提到过了，在redisObject中有个24位的lru字段，这24位保存了数据访问的时间戳(秒)，当然24位无法保存完整的unix时间戳，不到200天就会有一个轮回，当然这已经足够了。

robj *lookupKey(redisDb *db, robj *key, int flags) {dictEntry *de = dictFind(db->dict,key->ptr);if (de) {robj *val = dictGetVal(de);if (!hasActiveChildProcess() && !(flags & LOOKUP_NOTOUCH)){if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_LFU) {updateLFU(val);} else {val->lru = LRU_CLOCK();  // 这里更新LRU时间戳  }}return val;} else {return NULL;}
}

LFU具体实现

lru这个字段也会被lfu用到，所以你在上面lookupkey中可以看到在使用lfu策略是也会更新lru。Redis中lfu的出现稍晚一些，是在Redis 4.0才被引入的，所以这里复用了lru字段。 lru的实现思路只有一种，就是记录下key被访问的次数。但实现lru有个问题需要考虑到，虽然LFU是按访问频次来淘汰数据，但在Redis中随时可能有新数据就来，本身老数据可能有更多次的访问，新数据当前被访问次数少，并不意味着未来被访问的次数会少，如果不考虑到这点，新数据可能一就来就会被淘汰掉，这显然是不合理的。

Redis为了解决上述问题，将24位被分成了两部分，高16位的时间戳(分钟级)，低8位的计数器。每个新数据计数器初始有一定值，这样才能保证它能走出新手村，然后计数值会随着时间推移衰减，这样可以保证老的但当前不常用的数据才有机会被淘汰掉，我们来看下具体实现代码。

LFU计数器增长

计数器只有8个二进制位，充其量数到255，怎么会够? 当然Redis使用的不是精确计数，而是近似计数。具体实现就是counter概率性增长，counter的值越大增长速度越慢，具体增长逻辑如下：

/* 更新lfu的counter，counter并不是一个准确的数值，而是概率增长，counter的数值越大其增长速度越慢* 只能反映出某个时间窗口的热度，无法反映出具体访问次数 */
uint8_t LFULogIncr(uint8_t counter) {if (counter == 255) return 255;double r = (double)rand()/RAND_MAX;double baseval = counter - LFU_INIT_VAL; // LFU_INIT_VAL为5if (baseval < 0) baseval = 0;double p = 1.0/(baseval*server.lfu_log_factor+1);  // server.lfu_log_factor可配置，默认是10 if (r < p) counter++;return counter;
}

从代码逻辑中可以看出，counter的值越大，增长速度会越慢，所以lfu_log_factor配置较大的情况下，即便是8位有可以存储很大的访问量。下图是不同lfu_log_factor在不同访问频次下的增长情况，图片来自Redis4.0之基于LFU的热点key发现机制。

LFU计数器衰减

如果说counter一直增长，即便增长速度很慢也有一天会增长到最大值255，最终导致无法做数据的筛选，所以要给它加一个衰减策略，思路就是counter随时间增长衰减，具体代码如下：

/* lfu counter衰减逻辑, lfu_decay_time是指多久counter衰减1，比如lfu_decay_time == 10* 表示每10分钟counter衰减一，但lfu_decay_time为0时counter不衰减 */
unsigned long LFUDecrAndReturn(robj *o) {unsigned long ldt = o->lru >> 8;unsigned long counter = o->lru & 255;unsigned long num_periods = server.lfu_decay_time ? LFUTimeElapsed(ldt) / server.lfu_decay_time : 0;if (num_periods)counter = (num_periods > counter) ? 0 : counter - num_periods;return counter;
}

server.lfu_decay_time也是可配置的，默认是10 标识每10分钟counter值减去1。

evict执行过程

evict何时执行

在Redis每次处理命令的时候，都会检查内存空间，并尝试去执行evict，因为有些情况下不需要执行evict，这个可以从isSafeToPerformEvictions中可以看出端倪。

static int isSafeToPerformEvictions(void) {/* 没有lua脚本执行超时，也没有在做数据超时 */if (server.lua_timedout || server.loading) return 0;/* 只有master才需要做evict */if (server.masterhost && server.repl_slave_ignore_maxmemory) return 0;/* 当客户端暂停时，不需要evict，因为数据是不会变化的 */if (checkClientPauseTimeoutAndReturnIfPaused()) return 0;return 1;
}

evict.c

evict代码都在evict.c中。里面包含了每次evict的执行过程。

int performEvictions(void) {if (!isSafeToPerformEvictions()) return EVICT_OK;int keys_freed = 0;size_t mem_reported, mem_tofree;long long mem_freed; /* May be negative */mstime_t latency, eviction_latency;long long delta;int slaves = listLength(server.slaves);int result = EVICT_FAIL;if (getMaxmemoryState(&mem_reported,NULL,&mem_tofree,NULL) == C_OK)return EVICT_OK;if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_NO_EVICTION)return EVICT_FAIL;  /* We need to free memory, but policy forbids. */unsigned long eviction_time_limit_us = evictionTimeLimitUs();mem_freed = 0;latencyStartMonitor(latency);monotime evictionTimer;elapsedStart(&evictionTimer);while (mem_freed < (long long)mem_tofree) {int j, k, i;static unsigned int next_db = 0;sds bestkey = NULL;int bestdbid;redisDb *db;dict *dict;dictEntry *de;if (server.maxmemory_policy & (MAXMEMORY_FLAG_LRU|MAXMEMORY_FLAG_LFU) ||server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_TTL){struct evictionPoolEntry *pool = EvictionPoolLRU;while(bestkey == NULL) {unsigned long total_keys = 0, keys;/* We don't want to make local-db choices when expiring keys,* so to start populate the eviction pool sampling keys from* every DB. * 先从dict中采样key并放到pool中 */for (i = 0; i < server.dbnum; i++) {db = server.db+i;dict = (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_ALLKEYS) ?db->dict : db->expires;if ((keys = dictSize(dict)) != 0) {evictionPoolPopulate(i, dict, db->dict, pool);total_keys += keys;}}if (!total_keys) break; /* No keys to evict. *//* 从pool中选择最适合淘汰的key. */for (k = EVPOOL_SIZE-1; k >= 0; k--) {if (pool[k].key == NULL) continue;bestdbid = pool[k].dbid;if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_ALLKEYS) {de = dictFind(server.db[pool[k].dbid].dict,pool[k].key);} else {de = dictFind(server.db[pool[k].dbid].expires,pool[k].key);}/* 从淘汰池中移除. */if (pool[k].key != pool[k].cached)sdsfree(pool[k].key);pool[k].key = NULL;pool[k].idle = 0;/* If the key exists, is our pick. Otherwise it is* a ghost and we need to try the next element. */if (de) {bestkey = dictGetKey(de);break;} else {/* Ghost... Iterate again. */}}}}/* volatile-random and allkeys-random 策略 */else if (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM ||server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_VOLATILE_RANDOM){/* 当随机淘汰时，我们用静态变量next_db来存储当前执行到哪个db了*/for (i = 0; i < server.dbnum; i++) {j = (++next_db) % server.dbnum;db = server.db+j;dict = (server.maxmemory_policy == MAXMEMORY_ALLKEYS_RANDOM) ?db->dict : db->expires;if (dictSize(dict) != 0) {de = dictGetRandomKey(dict);bestkey = dictGetKey(de);bestdbid = j;break;}}}/* 从dict中移除被选中的key. */if (bestkey) {db = server.db+bestdbid;robj *keyobj = createStringObject(bestkey,sdslen(bestkey));propagateExpire(db,keyobj,server.lazyfree_lazy_eviction);/*我们单独计算db*Delete()释放的内存量。实际上，在AOF和副本传播所需的内存可能大于我们正在释放的内存（删除key），如果我们考虑这点的话会很绕。由signalModifiedKey生成的CSC失效消息也是这样。因为AOF和输出缓冲区内存最终会被释放，所以我们只需要关心key空间使用的内存即可。*/delta = (long long) zmalloc_used_memory();latencyStartMonitor(eviction_latency);if (server.lazyfree_lazy_eviction)dbAsyncDelete(db,keyobj);elsedbSyncDelete(db,keyobj);latencyEndMonitor(eviction_latency);latencyAddSampleIfNeeded("eviction-del",eviction_latency);delta -= (long long) zmalloc_used_memory();mem_freed += delta;server.stat_evictedkeys++;signalModifiedKey(NULL,db,keyobj);notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_EVICTED, "evicted",keyobj, db->id);decrRefCount(keyobj);keys_freed++;if (keys_freed % 16 == 0) {/*当要释放的内存开始足够大时，我们可能会在这里花费太多时间，不可能足够快地将数据传送到副本，因此我们会在循环中强制传输。*/if (slaves) flushSlavesOutputBuffers();/*通常我们的停止条件是释放一个固定的，预先计算的内存量。但是，当我们*在另一个线程中删除对象时，最好不时*检查是否已经达到目标*内存，因为“mem\u freed”量只在dbAsyncDelete（）调用中*计算，而线程可以*一直释放内存。*/if (server.lazyfree_lazy_eviction) {if (getMaxmemoryState(NULL,NULL,NULL,NULL) == C_OK) {break;}}/*一段时间后，尽早退出循环-即使尚未达到内存限制*。如果我们突然需要释放大量的内存，不要在这里花太多时间。*/if (elapsedUs(evictionTimer) > eviction_time_limit_us) {// We still need to free memory - start eviction timer procif (!isEvictionProcRunning) {isEvictionProcRunning = 1;aeCreateTimeEvent(server.el, 0,evictionTimeProc, NULL, NULL);}break;}}} else {goto cant_free; /* nothing to free... */}}/* at this point, the memory is OK, or we have reached the time limit */result = (isEvictionProcRunning) ? EVICT_RUNNING : EVICT_OK;cant_free:if (result == EVICT_FAIL) {/* At this point, we have run out of evictable items.  It's possible* that some items are being freed in the lazyfree thread.  Perform a* short wait here if such jobs exist, but don't wait long.  */if (bioPendingJobsOfType(BIO_LAZY_FREE)) {usleep(eviction_time_limit_us);if (getMaxmemoryState(NULL,NULL,NULL,NULL) == C_OK) {result = EVICT_OK;}}}latencyEndMonitor(latency);latencyAddSampleIfNeeded("eviction-cycle",latency);return result;
}

执行的过程可以简单分为三步，首先按不同的配置策略填充evictionPoolEntry，pool大小默认是16，然后从这16个key中根据具体策略选出最适合被删掉的key(bestkey)，然后执行bestkey的删除和一些后续逻辑。

总结

可以看出，Redis为了性能，牺牲了LRU和LFU的准确性，只能说是近似LRU和LFU，但在实际使用过程中也完全足够了，毕竟Redis这么多年也是经历了无数项目的考验依旧屹立不倒。Redis的这种设计方案也给我们软件设计时提供了一条新的思路，牺牲精确度来换取性能。

本文是Redis源码剖析系列博文，同时也有与之对应的Redis中文注释版，有想深入学习Redis的同学，欢迎star和关注。
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