深入理解Redis主鍵失效原理及實現機制
對于緩存失效，不同的緩存有不同的處理機制，可以說是大同中有小異，作者通過對Redis 文檔與相關源碼的仔細研讀，為大家詳細剖析了 Redis 的緩存過期/失效機制相關的技術原理與實現細節。
下面是作者原文：
作為一種定期清理無效數據的重要機制，主鍵失效存在于大多數緩存系統中，Redis 也不例外。在 Redis 提供的諸多命令中，EXPIRE、EXPIREAT、PEXPIRE、PEXPIREAT 以及 SETEX 和 PSETEX 均可以用來設置一條 Key-Value 對的失效時間，而一條 Key-Value 對一旦被關聯了失效時間就會在到期后自動刪除（或者說變得無法訪問更為準確）。可以說，主鍵失效這個概念還是比較容易理解的，但是在具體實現到 Redis 中又是如何呢？最近本博主就對 Redis 中的主鍵失效機制產生了幾個疑問，并根據這些疑問對其進行了仔細的探究，現總結所得如下，以饗各位看客。
一、失效時間的控制
除了調用PERSIST命令外，還有沒有其他情況會撤銷一個主鍵的失效時間？答案是肯定的。首先，在通過 DEL 命令刪除一個主鍵時，失效時間自然會被撤銷（這不是廢話么，哈哈）。其次，在一個設置了失效時間的主鍵被更新覆蓋時，該主鍵的失效時間也會被撤銷（這貌似也是廢話，哈哈）。但需要注意的是，這里所說的是主鍵被更新覆蓋，而不是主鍵對應的 Value 被更新覆蓋，因此 SET、MSET 或者是 GETSET 可能會導致主鍵被更新覆蓋，而像 INCR、DECR、LPUSH、HSET 等都是更新主鍵對應的值，這類操作是不會觸碰主鍵的失效時間的。此外，還有一個特殊的命令就是 RENAME，當我們使用 RENAME 對一個主鍵進行重命名后，之前關聯的失效時間會自動傳遞給新的主鍵，但是如果一個主鍵是被RENAME所覆蓋的話（如主鍵 hello 可能會被命令 RENAME world hello 所覆蓋），這時被覆蓋主鍵的失效時間會被自動撤銷，而新的主鍵則繼續保持原來主鍵的特性。
二、失效的內部實現
Redis 中的主鍵失效是如何實現的，即失效的主鍵是如何刪除的？實際上，Redis 刪除失效主鍵的方法主要有兩種：
- 消極方法（passive way），在主鍵被訪問時如果發現它已經失效，那么就刪除它
- 積極方法（active way），周期性地從設置了失效時間的主鍵中選擇一部分失效的主鍵刪除
失效的內部表示
接下來我們就通過代碼來探究一下這兩種方法的具體實現，但在此之前，我們先看一看Redis是如何管理和維護主鍵的吧（注：本博文中的源碼全部來自 Redis-2.6.12）。
【代碼段一】給出了 Redis 中關于數據庫的結構體定義，這個結構體定義中除了 id 以外都是指向字典的指針，其中我們只看 dict 和 expries，前者用來維護一個 Redis 數據庫中包含的所有 Key-Value 對（其結構可以理解為 dict[key]:value，即主鍵與值之間的映射），后者則用于維護一個 Redis 數據庫中設置了失效時間的主鍵（其結構可以理解為 expires[key]:timeout，即主鍵與失效時間的映射）。當我們使用 SETEX 和 PSETEX 命令向系統插入數據時，Redis 首先將 Key 和 Value 添加到 dict 這個字典表中，然后將 Key 和失效時間添加到 expires 這個字典表中。當我們使用 EXPIRE、EXPIREAT、PEXPIRE 和 PEXPIREAT 命令設置一個主鍵的失效時間時，Redis 首先到 dict 這個字典表中查找要設置的主鍵是否存在，如果存在就將這個主鍵和失效時間添加到 expires 這個字典表。簡單地總結來說就是，設置了失效時間的主鍵和具體的失效時間全部都維護在 expires 這個字典表中。
【代碼段一】
- typedef struct redisDb {
- dict *dict;
- dict *expires;
- dict *blocking_keys;
- dict *ready_keys;
- dict *watched_keys;
- int id;
- } redisDb;
消極方法
在大致了解了 Redis 是如何維護設置了失效時間的主鍵之后，我們就先來看一看 Redis 是如何實現消極地刪除失效主鍵的。【代碼段二】給出了一個名為 expireIfNeeded 的函數，這個函數在任何訪問數據的函數中都會被調用，也就是說 Redis 在實現 GET、MGET、HGET、LRANGE 等所有涉及到讀取數據的命令時都會調用它，它存在的意義就是在讀取數據之前先檢查一下它有沒有失效，如果失效了就刪除它。【代碼段二】中給出了 expireIfNeeded 函數的所有相關描述，這里就不再重復它的實現方法了。這里需要說明的是在 expireIfNeeded 函數中調用的另外一個函數 propagateExpire，這個函數用來在正式刪除失效主鍵之前廣播這個主鍵已經失效的信息，這個信息會傳播到兩個目的地：一個是發送到 AOF文件，將刪除失效主鍵的這一操作以 DEL Key 的標準命令格式記錄下來；另一個就是發送到當前 Redis 服務器的所有 Slave，同樣將刪除失效主鍵的這一操作以 DEL Key 的標準命令格式告知這些 Slave 刪除各自的失效主鍵。從中我們可以知道，所有作為 Slave 來運行的 Redis 服務器并不需要通過消極方法來刪除失效主鍵，它們只需要對 Master 唯命是從就 OK 了！
【代碼段二】
- int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
- //獲取主鍵的失效時間
- long long when = getExpire(db,key);
- //假如失效時間為負數，說明該主鍵未設置失效時間（失效時間默認為-1），直接返回0
- if (when < 0) return 0;
- //假如Redis服務器正在從RDB文件中加載數據，暫時不進行失效主鍵的刪除，直接返回0
- if (server.loading) return 0;
- //假如當前的Redis服務器是作為Slave運行的，那么不進行失效主鍵的刪除，因為Slave
- //上失效主鍵的刪除是由Master來控制的，但是這里會將主鍵的失效時間與當前時間進行
- //一下對比，以告知調用者指定的主鍵是否已經失效了
- if (server.masterhost != NULL) {
- return mstime() > when;
- }
- //如果以上條件都不滿足，就將主鍵的失效時間與當前時間進行對比，如果發現指定的主鍵
- //還未失效就直接返回0
- if (mstime() <= when) return 0;
- //如果發現主鍵確實已經失效了，那么首先更新關于失效主鍵的統計個數，然后將該主鍵失
- //效的信息進行廣播，最后將該主鍵從數據庫中刪除
- server.stat_expiredkeys++;
- propagateExpire(db,key);
- return dbDelete(db,key);
- }
【代碼段三】
- void propagateExpire(redisDb *db, robj *key) {
- robj *argv[2];
- //shared.del是在Redis服務器啟動之初就已經初始化好的一個常用Redis對象，即DEL命令
- argv[0] = shared.del;
- argv[1] = key;
- incrRefCount(argv[0]);
- incrRefCount(argv[1]);
- //檢查Redis服務器是否開啟了AOF，如果開啟了就為失效主鍵記錄一條DEL日志
- if (server.aof_state != REDIS_AOF_OFF)
- feedAppendOnlyFile(server.delCommand,db->id,argv,2);
- //檢查Redis服務器是否擁有Slave，如果是就向所有Slave發送DEL失效主鍵的命令，這就是
- //上面expireIfNeeded函數中發現自己是Slave時無需主動刪除失效主鍵的原因了，因為它
- //只需聽從Master發送過來的命令就OK了
- if (listLength(server.slaves))
- replicationFeedSlaves(server.slaves,db->id,argv,2);
- decrRefCount(argv[0]);
- decrRefCount(argv[1]);
- }
積極方法
以上我們通過對 expireIfNeeded 函數的介紹了解了 Redis 是如何以一種消極的方式刪除失效主鍵的，但是僅僅通過這種方式顯然是不夠的，因為如果某些失效的主鍵遲遲等不到再次訪問的話，Redis 就永遠不會知道這些主鍵已經失效，也就永遠也不會刪除它們了，這無疑會導致內存空間的浪費。因此，Redis 還準備了一招積極的刪除方法，該方法利用 Redis 的時間事件來實現，即每隔一段時間就中斷一下完成一些指定操作，其中就包括檢查并刪除失效主鍵。這里我們說的時間事件的回調函數就是 serverCron，它在 Redis 服務器啟動時創建，每秒的執行次數由宏定義 REDIS_DEFAULT_HZ 來指定，默認每秒鐘執行10次。【代碼段四】給出該時間事件創建時的程序代碼，該代碼在 redis.c文件的 initServer 函數中。實際上，serverCron 這個回調函數不僅要進行失效主鍵的檢查與刪除，還要進行統計信息的更新、客戶端連接超時的控制、BGSAVE 和 AOF 的觸發等等，這里我們僅關注刪除失效主鍵的實現，也就是函數 activeExpireCycle。
【代碼段四】
- if(aeCreateTimeEvent(server.el, 1, serverCron, NULL, NULL) == AE_ERR) {
- redisPanic("create time event failed");
- exit(1);
- }
【代碼段五】給出了函數 activeExpireCycle 的實現及其詳細描述，其主要實現原理就是遍歷處理 Redis 服務器中每個數據庫的 expires 字典表中，從中嘗試著隨機抽樣 REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON（默認值為10）個設置了失效時間的主鍵，檢查它們是否已經失效并刪除掉失效的主鍵，如果失效的主鍵個數占本次抽樣個數的比例超過25%，Redis 會認為當前數據庫中的失效主鍵依然很多，所以它會繼續進行下一輪的隨機抽樣和刪除，直到剛才的比例低于25%才停止對當前數據庫的處理，轉向下一個數據庫。這里我們需要注意的是，activeExpireCycle 函數不會試圖一次性處理Redis中的所有數據庫，而是最多只處理 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL（默認值為16），此外 activeExpireCycle 函數還有處理時間上的限制，不是想執行多久就執行多久，凡此種種都只有一個目的，那就是避免失效主鍵刪除占用過多的CPU資源。【代碼段五】有對 activeExpireCycle 所有代碼的詳細描述，從中可以了解該函數的具體實現方法。
【代碼段五】
- void activeExpireCycle(void) {
- //因為每次調用activeExpireCycle函數不會一次性檢查所有Redis數據庫，所以需要記錄下
- //每次函數調用處理的最后一個Redis數據庫的編號，這樣下次調用activeExpireCycle函數
- //還可以從這個數據庫開始繼續處理，這就是current_db被聲明為static的原因，而另外一
- //個變量timelimit_exit是為了記錄上一次調用activeExpireCycle函數的執行時間是否達
- //到時間限制了，所以也需要聲明為static
- static unsigned int current_db = 0;
- static int timelimit_exit = 0;
- unsigned int j, iteration = 0;
- //每次調用activeExpireCycle函數處理的Redis數據庫個數為REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL
- unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
- long long start = ustime(), timelimit;
- //如果當前Redis服務器中的數據庫個數小于REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL，則處理全部數據庫，
- //如果上一次調用activeExpireCycle函數的執行時間達到了時間限制，說明失效主鍵較多，也
- //會選擇處理全部數據庫
- if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
- dbs_per_call = server.dbnum;
- //執行activeExpireCycle函數的最長時間（以微秒計），其中REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC
- //是單位時間內能夠分配給activeExpireCycle函數執行的CPU時間比例，默認值為25，server.hz
- //即為一秒內activeExpireCycle的調用次數，所以這個計算公式更明白的寫法應該是這樣的，即
- (1000000 * (REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC / 100)) / server.hz
- timelimit = 1000000*REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC/server.hz/100;
- timelimit_exit = 0;
- if (timelimit <= 0) timelimit = 1;
- //遍歷處理每個Redis數據庫中的失效數據
- for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
- int expired;
- redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);
- //此處立刻就將current_db加一，這樣可以保證即使這次無法在時間限制內刪除完所有當前
- //數據庫中的失效主鍵，下一次調用activeExpireCycle一樣會從下一個數據庫開始處理，
- //從而保證每個數據庫都有被處理的機會
- current_db++;
- //開始處理當前數據庫中的失效主鍵
- do {
- unsigned long num, slots;
- long long now;
- //如果expires字典表大小為0，說明該數據庫中沒有設置失效時間的主鍵，直接檢查下
- //一數據庫
- if ((num = dictSize(db->expires)) == 0) break;
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- slots = dictSlots(db->expires);
- now = mstime();
- //如果expires字典表不為空，但是其填充率不足1%，那么隨機選擇主鍵進行檢查的代價
- //會很高，所以這里直接檢查下一數據庫
- if (num && slots > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
- (num*100/slots < 1)) break;
- expired = 0;
- //如果expires字典表中的entry個數不足以達到抽樣個數，則選擇全部key作為抽樣樣本
- if (num > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON)
- num = REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON;
- while (num--) {
- dictEntry *de;
- long long t;
- //隨機獲取一個設置了失效時間的主鍵，檢查其是否已經失效
- if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
- t = dictGetSignedIntegerVal(de);
- if (now > t) {
- //發現該主鍵確實已經失效，刪除該主鍵
- sds key = dictGetKey(de);
- robj *keyobj = createStringObject(key,sdslen(key));
- //同樣要在刪除前廣播該主鍵的失效信息
- propagateExpire(db,keyobj);
- dbDelete(db,keyobj);
- decrRefCount(keyobj);
- expired++;
- server.stat_expiredkeys++;
- }
- }
- //每進行一次抽樣刪除后對iteration加一，每16次抽樣刪除后檢查本次執行時間是否
- //已經達到時間限制，如果已達到時間限制，則記錄本次執行達到時間限制并退出
- iteration++;
- if ((iteration & 0xf) == 0 &&
- (ustime()-start) > timelimit)
- {
- timelimit_exit = 1;
- return;
- }
- //如果失效的主鍵數占抽樣數的百分比大于25%，則繼續抽樣刪除過程
- } while (expired > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON/4);
- }
- }
三、Memcached 刪除失效主鍵的方法與 Redis 有何異同？
首先，Memcached 在刪除失效主鍵時也是采用的消極方法，即 Memcached 內部也不會監視主鍵是否失效，而是在通過 Get 訪問主鍵時才會檢查其是否已經失效。其次，Memcached 與 Redis 在主鍵失效機制上的最大不同是，Memcached 不會像 Redis 那樣真正地去刪除失效的主鍵，而只是簡單地將失效主鍵占用的空間回收。這樣當有新的數據寫入到系統中時，Memcached 會優先使用那些失效主鍵的空間。如果失效主鍵的空間用光了，Memcached 還可以通過 LRU 機制來回收那些長期得不到訪問的空間，因此 Memcached 并不需要像 Redis 中那樣的周期性刪除操作，這也是由 Memcached 使用的內存管理機制決定的。同時，這里需要指出的是 Redis 在出現 OOM 時同樣可以通過配置 maxmemory-policy 這個參數來決定是否采用 LRU 機制來回收內存空間（感謝@Jonathan_Dai 同學在《Redis的LRU機制》中對原文的指正）。
四、Redis 的主鍵失效機制會不會影響系統性能？
通過以上對 Redis 主鍵失效機制的介紹，我們知道雖然 Redis 會定期地檢查設置了失效時間的主鍵并刪除已經失效的主鍵，但是通過對每次處理數據庫個數的限制、activeExpireCycle 函數在一秒鐘內執行次數的限制、分配給 activeExpireCycle 函數CPU時間的限制、繼續刪除主鍵的失效主鍵數百分比的限制，Redis 已經大大降低了主鍵失效機制對系統整體性能的影響，但是如果在實際應用中出現大量主鍵在短時間內同時失效的情況還是會使得系統的響應能力降低，所以這種情況無疑應該避免。
參考文獻鏈接：
